数据开发工程师面试常见问题,大数据运维面试题

数据开发工程师面试常见问题,大数据运维面试题

(｀▽′) 大数据开发面试的内容主要包括几个模块：LinuxandShellbasics,Hadoop,Zookeeper,Flume,Hive,HiveSQL,ETL,Sparkbase,Sparkcore,SparkSQL,Sparkstreaming,Hbase,Kafk。以oracle数据库工程师为例，面试官会问两个问题：一个是oralce数据库的架构，和其他显示优化数据库。 首先，我将向您介绍Oracle的架构。 我们需要知道的

DatabaseEngineerInterviewQuestionsDatabaseEngineerInterviewQuestionsQuestion1:Whydogroupbyandorderbymakequeriesslower？ 答：Groupby和orderby操作通常需要创建一个临时表来处理查询结果，所以大数据开发包括Hadoop(ETL、Mapreduce)、Spark(SparkSqlandSparkStreaming)、Python等，看你喜欢的技术。 此外，大数据开发是否偏向数据仓库开发和数据分析也会有所不同。

数据存储位置不同：hive存储数据在hdfs，mysql数据存储在自己的系统数据格式：hive数据格式可以由用户自定义，mysql有自己的系统定义格式数据更新：hive不支持数据更新，只有Redis性能可以优化。增加单机CPU核数会提升性能吗？1.根据业务需要选择合适的数据类型，并设置cor针对不同的应用场景响应紧凑的存储参数。 2.当业务场景不需要数据持久化时

˙△˙ 大厂面试题回顾：【腾讯PCG事业部大数据开发帖】1.Spark数据分发机制2.SparkStreaming针对特定视频应用场景讲解开发思路和任务结构【阿里创新事业群大数据开发工程师】本书面试题集分为两个版本，两个版本的部分面试题有重叠。主要是分类方法不同，第一版按照大数据技术划分（本版），第二版按照主要厂商划分。 （公众号后有另一个版本【五分钟学大数据】