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大数据开发面试

大数据开发面试通常涵盖多个方面，包括技术知识、项目经验、问题解决能力和职业规划等。以下是一些常见的大数据开发面试题目和要点：

技术知识

Java基础

Java SE部分，包括集合框架、多线程、IO等。

Hadoop生态

HDFS、YARN、Zookeeper、MapReduce、Hive、HBase等的基本原理和使用。

Spark

Spark SQL和Spark Streaming的内核、任务提交过程、数据分发机制等。

数据库

MySQL、Oracle、PostgreSQL等数据库的操作和SQL编写。

Linux和Shell

常用命令、Shell脚本编写、文件处理等。

数据处理工具

Kettle、Sqoop等数据处理工具的使用。

数据仓库建模

维度建模、数据仓库设计原则、元数据等。

项目经验

项目介绍

介绍过往参与的大数据项目，重点描述项目背景、自己的角色和贡献。

技术挑战与解决方案

在项目中遇到的技术难题及解决方法。

项目成果

项目最终达成的效果和影响力。

问题解决能力

大数据处理问题

如何处理大规模数据集，例如40亿条QQ数据，1G内存下的去重问题。

系统性能优化

如何优化Hive查询性能，避免OOM（内存溢出）。

故障排查

解释什么是锁和死锁，以及如何处理死锁。

职业规划

个人优势

强调自身的学习能力、抗压能力等和工作相关的优点。

离职原因

解释离开上家公司的原因，展示个人品质和职业规划。

未来规划

描述未来几年在大数据领域的发展目标和计划。

其他

行为面试

描述在团队中如何协作，如何处理冲突等。

行业知识

对大数据行业现状和未来趋势的了解。

面试准备建议

复习基础知识

确保对Hadoop、Spark、Hive等核心技术有深入理解。

项目经验准备

准备具体的项目案例，详细描述自己的贡献和技术应用。

练习编程题

通过在线编程平台练习SQL、Shell脚本编写等。

模拟面试

与同伴进行模拟面试，熟悉面试流程和问题类型。