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編寫《大數(shù)據(jù)工程師面試筆試寶典》的目標(biāo)是為那些渴望在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域取得成功的個(gè)人提供一份寶貴的資源。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域發(fā)展迅猛，各種技術(shù)和概念層出不窮，這使得通過這個(gè)領(lǐng)域的面試筆試難度較大。無論您是正在尋找大數(shù)據(jù)工程師職位的新手，還是想要在職業(yè)生涯中再上一個(gè)臺(tái)階，《大數(shù)據(jù)工程師面試筆試寶典》都將幫助您為面試筆試做好充分準(zhǔn)備。
《大數(shù)據(jù)工程師面試筆試寶典》的內(nèi)容旨在幫助讀者在以下幾方面取得提升。
擺正求職心態(tài)：了解如何調(diào)整自己的心態(tài)，以便在面試中表現(xiàn)得自信且冷靜。
做好自我介紹：掌握向面試官介紹自己的技巧，以便在一開始就給他們留下深刻的印象。
掌握關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)：深入了解大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的重要概念、技術(shù)和工具，包括Hadoop、Spark、Flink、Hive、HBase、Kafka等。
應(yīng)對(duì)常見問題：學(xué)習(xí)如何回答面試中的常見問題，以及如何處理突發(fā)狀況。
熟悉大數(shù)據(jù)項(xiàng)目：熟悉大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的不同階段，從而為您的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)提供有力支持。
優(yōu)化性能：掌握性能調(diào)優(yōu)技巧，以確保您的大數(shù)據(jù)解決方案運(yùn)行高效穩(wěn)定。
我們的目標(biāo)是為您提供全面、深入的知識(shí)，使您在面試筆試中能夠自信地回答問題，并展現(xiàn)出您在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)和技能。無論您是初學(xué)者還是經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)人士，《大數(shù)據(jù)工程師面試筆試寶典》都將為您提供有價(jià)值的信息和見解。
在編寫《大數(shù)據(jù)工程師面試筆試寶典》時(shí)，我們參考了大量的面試筆試題目和真實(shí)面試經(jīng)驗(yàn)，以確保內(nèi)容與大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的最新趨勢(shì)和要求保持一致。我們還提供了詳細(xì)的解答和示例，以幫助您更好地理解和掌握相關(guān)概念。
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祝您在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域取得卓越的成就！大數(shù)據(jù)面試筆試過程中如有疑問，可以添加本人微信號(hào)john_1125，歡迎隨時(shí)交流。
楊俊
2023-09

前言
第1章面試筆試心得交流
1.1 擺正求職心態(tài)／1
1.2 求職前準(zhǔn)備／2
1.3 做好自我介紹／4
1.4 職業(yè)規(guī)劃是什么／5
1.5 為什么離開上一家公司／6
1.6 被面試官否定怎么辦／6
1.7 加分項(xiàng)一定要呈現(xiàn)出來／7
1.8 面試禁忌／8
1.9 面試會(huì)有哪些坑／8
1.10 如何應(yīng)對(duì)自己不會(huì)回答的問題／9
1.11 如何應(yīng)對(duì)某一次面試失�。�10
1.12 面試成功是否就高枕無憂／11
第2章大數(shù)據(jù)工程師面試筆試攻略
2.1 大數(shù)據(jù)職業(yè)的崗位劃分／12
2.2 典型大數(shù)據(jù)工程師的職業(yè)發(fā)展路徑／13
2.3 公司大數(shù)據(jù)部門劃分與人員編制／15
2.4 大數(shù)據(jù)工程師的工作職責(zé)／16
2.5 大數(shù)據(jù)工程師簡歷如何編寫／17
2.6 缺少大數(shù)據(jù)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)如何應(yīng)對(duì)／18
2.7 大數(shù)據(jù)面試筆試需要掌握哪些技能／19
2.8 如何把握大數(shù)據(jù)工程師的面試筆試重點(diǎn)／24
2.9 引導(dǎo)面試官提問自己擅長的技術(shù)／25
第3章大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)應(yīng)用
3.1 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)／27
3.1.1 大數(shù)據(jù)生態(tài)體系／27
3.1.2 大數(shù)據(jù)基石云計(jì)算／29
3.1.3 大數(shù)據(jù)核心海量數(shù)據(jù)／30
3.1.4 大數(shù)據(jù)靈魂大數(shù)據(jù)技術(shù)／31
3.1.5 大數(shù)據(jù)價(jià)值商業(yè)應(yīng)用／32
3.2 大數(shù)據(jù)算法／32
3.2.1 如何從海量數(shù)據(jù)中找出最高頻詞／32
3.2.2 如何找出訪問百度次數(shù)最多的IP地址／34
3.2.3 如何從2.5億個(gè)整數(shù)中找出不重復(fù)的整數(shù)／36
3.2.4 判斷一個(gè)數(shù)在40億數(shù)據(jù)中是否存在／38
3.2.5 如何找出CSDN網(wǎng)站最熱門的搜索關(guān)鍵詞／39
3.2.6 如何從大量數(shù)據(jù)中統(tǒng)計(jì)不同手機(jī)號(hào)的個(gè)數(shù)／41
3.2.7 如何從大量數(shù)據(jù)中找出重復(fù)次數(shù)最多的一條數(shù)據(jù)／42
3.2.8 如何對(duì)大量數(shù)據(jù)按照query的頻度排序／43
3.2.9 如何從大量的URL中找出相同的URL／44
3.2.10 如何從5億個(gè)數(shù)中找出中位數(shù)／46
第4章 ZooKeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù)
4.1 簡述ZooKeeper包含哪些重要特性／48
4.2 簡述ZooKeeper包含哪些應(yīng)用場(chǎng)景／49
4.3 簡述ZooKeeper包含哪幾種Znode節(jié)點(diǎn)類型／51
4.4 請(qǐng)問ZooKeeper對(duì)Znode的監(jiān)聽是永久的嗎／52
4.5 請(qǐng)問ZooKeeper集群包含多少節(jié)點(diǎn)合適／52
4.6 簡述ZooKeeper集群節(jié)點(diǎn)包含哪些角色／53
4.7 簡述ZooKeeper集群節(jié)點(diǎn)有哪幾種工作狀態(tài)／54
4.8 請(qǐng)問ZooKeeper節(jié)點(diǎn)宕機(jī)后內(nèi)部如何處理／54
4.9 請(qǐng)問ZooKeeper集群是否支持動(dòng)態(tài)添加機(jī)器／55
4.10 簡述ZooKeeper集群的數(shù)據(jù)讀寫流程／56
4.11 簡述ZooKeeper的監(jiān)聽器原理／57
4.12 談?wù)勀銓?duì)CAP原則的理解／58
4.13 談?wù)刏AB協(xié)議在ZooKeeper中的作用／59
4.14 談?wù)勀銓?duì)ZooKeeper選舉機(jī)制的理解／60
4.15 闡述ZooKeeper如何保證事務(wù)的順序一致性／62
4.16 闡述如何遷移ZooKeeper集群／62
第5章 Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)
5.1 Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）／64
5.1.1 闡述HDFS中的數(shù)據(jù)塊大小設(shè)置／64
5.1.2 簡述HDFS的副本存放策略／65
5.1.3 闡述如何處理HDFS大量小文件問題／65
5.1.4 簡述NameNode元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在什么位置／67
5.1.5 闡述如何解決edits文件過大的問題／67
5.1.6 簡述HDFS讀數(shù)據(jù)流程／68
5.1.7 簡述HDFS寫數(shù)據(jù)流程／69
5.1.8 簡述NameNode HA的運(yùn)行機(jī)制／71
5.1.9 簡述HDFS聯(lián)邦機(jī)制／71
5.1.10 闡述如何處理NameNode宕機(jī)問題／72
5.1.11 闡述如何處理DataNode宕機(jī)問題／73
5.1.12 簡述HDFS支持哪些存儲(chǔ)格式與壓縮算法／73
5.2 Hadoop資源管理系統(tǒng)（YARN）／75
5.2.1 簡述YARN應(yīng)用的運(yùn)行機(jī)制／75
5.2.2 闡述YARN與MapReduce1的異同／76
5.2.3 簡述YARN 高可用原理／77
5.2.4 簡述YARN的容錯(cuò)機(jī)制／78
5.2.5 簡述YARN調(diào)度器的工作原理／79
5.2.6 闡述YARN的任務(wù)提交流程／81
5.3 Hadoop分布式計(jì)算框架（MapReduce）／82
5.3.1 簡述MapReduce作業(yè)運(yùn)行機(jī)制／82
5.3.2 簡述MapReduce Shuffle過程／85
5.3.3 簡述MapReduce作業(yè)失敗與容錯(cuò)機(jī)制／87
5.3.4 闡述如何解決MapReduce數(shù)據(jù)傾斜問題／89
5.3.5 簡述MapReduce二次排序原理／90
5.3.6 簡述MapReduce Join實(shí)現(xiàn)原理／91
第6章 Hive數(shù)據(jù)倉庫工具
6.1 簡述Hive與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的異同／93
6.2 簡述Hive與HBase的異同／94
6.3 簡述Hive包含哪些建表方式／94
6.4 簡述Hive內(nèi)部表與外部表的區(qū)別／95
6.5 簡述Hive分區(qū)表與分桶表的區(qū)別／96
6.6 簡述Hive包含哪些表連接方式／97
6.7 簡述collect_list()與collect_set()函數(shù)的區(qū)別／98
6.8 簡述ORDER BY、DISTRIBUTE BY、SORT BY和
CLUSTER BY的區(qū)別與聯(lián)系／99
6.9 談?wù)勅绾晤A(yù)防Hive查詢?nèi)頀呙瑁?00
6.10 簡述Hive包含哪些自定義函數(shù)／101
6.11 闡述如何解決Hive數(shù)據(jù)傾斜問題／101
6.12 闡述Hive有哪些性能調(diào)優(yōu)手段／104
第7章 HBase分布式數(shù)據(jù)庫
7.1 簡述HBase的應(yīng)用場(chǎng)景／106
7.2 簡述HBase讀數(shù)據(jù)流程／107
7.3 簡述HBase寫數(shù)據(jù)流程／108
7.4 闡述HBase Region如何定位／109
7.5 簡述HBase Region的合并與分裂過程／110
7.6 闡述HBase如何設(shè)計(jì)RowKey／112
7.7 闡述HBase如何實(shí)現(xiàn)預(yù)分區(qū)／112
7.8 談?wù)勀銓?duì)HBase二級(jí)索引的理解／113
7.9 闡述HBase如何降低磁盤IO／114
7.10 闡述HBase如何處理冷熱數(shù)據(jù)／117
7.11 簡述HBase有哪些性能調(diào)優(yōu)手段／117
第8章 Kafka分布式消息隊(duì)列
8.1 簡述ZooKeeper在Kafka中的作用／120
8.2 簡述Kafka文件存儲(chǔ)設(shè)計(jì)特點(diǎn)／121
8.3 簡述Kafka的使用場(chǎng)景／121
8.4 簡述Kafka寫數(shù)據(jù)流程／122
8.5 闡述Kafka為什么不支持讀寫分離／122
8.6 簡述Kafka哪些地方涉及選舉／123
8.7 簡述Kafka Topic分區(qū)的分配規(guī)則／123
8.8 談?wù)勀銓?duì)Kafka消費(fèi)者負(fù)載均衡策略的理解／124
8.9 談?wù)勀銓?duì)Kafka再均衡的理解／124
8.10 簡述Kafka生產(chǎn)者ACK機(jī)制／125
8.11 闡述Kafka如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)同步／125
8.12 闡述如何提高Kafka吞吐量／126
8.13 闡述如何優(yōu)化Kafka生產(chǎn)者數(shù)據(jù)寫入速度／127
8.14 闡述Kafka如何實(shí)現(xiàn)高效讀取數(shù)據(jù)／127
8.15 闡述Kafka如何保證高吞吐量／128
8.16 闡述Kafka如何保證數(shù)據(jù)可靠性／128
8.17 闡述Kafka如何保證數(shù)據(jù)不丟失／129
8.18 闡述Kafka如何保證消息冪等性／130
8.19 闡述Kafka如何保證消息被順序消費(fèi)／130
8.20 闡述Kafka消費(fèi)者數(shù)量較大對(duì)性能有何影響／131
第9章 Spark內(nèi)存計(jì)算框架
9.1 談?wù)凥adoop和Spark的區(qū)別與聯(lián)系／132
9.2 簡述Spark與MapReduce的Shuffle區(qū)別／133
9.3 闡述Spark解決了Hadoop哪些問題／136
9.4 簡述Spark應(yīng)用程序的生命周期／137
9.5 談?wù)勀銓?duì)RDD機(jī)制的理解／140
9.6 簡述RDD包含哪些缺陷／140
9.7 闡述Spark如何劃分DAG的Stage／141
9.8 請(qǐng)問Spark中的數(shù)據(jù)位置由誰來管理／142
9.9 談?wù)剅educeByKey與groupByKey的區(qū)別與聯(lián)系／143
9.10 談?wù)凜ache和Persist的區(qū)別與聯(lián)系／143
9.11 闡述如何解決Spark中的數(shù)據(jù)傾斜問題／144
9.12 闡述如何解決Spark中的OOM問題／145
9.13 闡述Spark Streaming如何保證Exactly-Once語義／146
9.14 闡述Spark Streaming如何性能調(diào)優(yōu)／148
9.15 談?wù)勀銓?duì)Spark Streaming背壓機(jī)制的理解／150
第10章 Flink流式計(jì)算框架
10.1 談?wù)凷park與Flink的區(qū)別與聯(lián)系／151
10.2 簡述Flink有哪些方式設(shè)置并行度／156
10.3 闡述如何合理評(píng)估Flink任務(wù)的并行度／157
10.4 談?wù)勀銓?duì)Flink Operator Chain的理解／157
10.5 談?wù)勀銓?duì)Flink重啟策略的理解／158
10.6 闡述Flink內(nèi)存管理是如何實(shí)現(xiàn)的／160
10.7 闡述Flink Task如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交換／161
10.8 闡述Flink狀態(tài)如何實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)／162
10.9 簡述Flink分布式快照原理／164
10.10 闡述Flink如何保證端到端Exactly-Once語義／166
10.11 闡述如何解決Flink任務(wù)延遲高的問題／169
10.12 闡述如何處理Flink反壓問題／170
10.13 闡述Flink海量數(shù)據(jù)如何實(shí)現(xiàn)去重／171
10.14 闡述Flink如何處理遲到的數(shù)據(jù)／172
10.15 闡述如何解決Flink數(shù)據(jù)傾斜／173
10.16 闡述如何解決Flink Window中的數(shù)據(jù)傾斜／174
第11章大數(shù)據(jù)倉庫
11.1 談?wù)勀闳绾卫斫鈹?shù)據(jù)庫三范式／175
11.2 闡述為什么需要數(shù)倉建模／177
11.3 簡述事實(shí)表分為哪幾類／178
11.4 簡述維度建模包含哪些常用的模型／178
11.5 簡述維度建模實(shí)現(xiàn)過程／180
11.6 談?wù)勀銓?duì)元數(shù)據(jù)的理解／180
11.7 談?wù)剶?shù)倉架構(gòu)如何分層／181
11.8 談?wù)勀銓?duì)離線數(shù)倉架構(gòu)的理解／183
11.9 談?wù)勀銓?duì)Lambda架構(gòu)的理解／184
11.10 談?wù)勀銓?duì)Kappa架構(gòu)的理解／185
11.11 闡述字段頻繁變更的數(shù)倉架構(gòu)如何設(shè)計(jì)／186
11.12 闡述如何實(shí)現(xiàn)拉鏈表／187
11.13 闡述如何查詢連續(xù)7日登錄的用戶／188
11.14 闡述如何統(tǒng)計(jì)注冊(cè)用戶的留存數(shù)與留存率／190
第12章大數(shù)據(jù)項(xiàng)目
12.1 談?wù)劥髷?shù)據(jù)項(xiàng)目組如何分工與協(xié)作／193
12.2 談?wù)勀阍陧?xiàng)目中扮演什么角色／194
12.3 簡述你所在或曾任職公司的大數(shù)據(jù)集群規(guī)模／194
12.4 簡述你所在或曾任職公司的項(xiàng)目數(shù)據(jù)類型及規(guī)模／196
12.5 簡述你所在或曾任職公司的項(xiàng)目產(chǎn)生的表及數(shù)據(jù)量／196
12.6 簡述你所在或曾任職公司的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目業(yè)務(wù)需求／197
12.7 簡述項(xiàng)目整體架構(gòu)及技術(shù)選型／198
12.8 簡述大數(shù)據(jù)項(xiàng)目遇到過的難點(diǎn)及解決方案／199
12.9 簡述大數(shù)據(jù)項(xiàng)目遇到的瓶頸及優(yōu)化方法／202
12.10 簡述大數(shù)據(jù)項(xiàng)目開發(fā)周期及安排／204
第13章大數(shù)據(jù)運(yùn)維
13.1 請(qǐng)問ZooKeeper節(jié)點(diǎn)宕機(jī)如何處理／206
13.2 闡述多次修改HDFS副本數(shù)如何計(jì)算數(shù)據(jù)總量／207
13.3 闡述如何估算HDFS需要的內(nèi)存大�。�207
13.4 請(qǐng)問DataNode節(jié)點(diǎn)宕機(jī)如何恢復(fù)／208
13.5 請(qǐng)問NameNode節(jié)點(diǎn)宕機(jī)如何恢復(fù)／208
13.6 闡述晚高峰期DataNode節(jié)點(diǎn)不穩(wěn)定如何處理／209
13.7 闡述如何調(diào)優(yōu)才能加快NameNode啟動(dòng)速度／210
13.8 請(qǐng)問Hadoop出現(xiàn)文件塊丟失如何處理／211
13.9 請(qǐng)問文件寫入HDFS是先全部寫入再備份嗎／211
13.10 請(qǐng)問如何查看HDFS目錄下的文件數(shù)及位置／212
13.11 闡述集群硬盤損壞后的詳細(xì)處理流程／213
13.12 闡述集群擴(kuò)容后如何處理數(shù)據(jù)不均衡的現(xiàn)象／214
13.13 闡述運(yùn)維人員如何避免開發(fā)人員誤刪數(shù)據(jù)／214
13.14 闡述大數(shù)據(jù)集群如何自動(dòng)化擴(kuò)容／215
13.15 闡述如何對(duì)大數(shù)據(jù)集群進(jìn)行有效監(jiān)控／216
13.16 闡述如何保證海量數(shù)據(jù)寫入HBase的及時(shí)性／216
13.17 簡述哪些情況會(huì)導(dǎo)致HBase Master發(fā)生故障／217
13.18 簡述哪些情況會(huì)導(dǎo)致HBase RegionServer發(fā)生故障／218
13.19 闡述Kafka如何選擇適當(dāng)?shù)姆謪^(qū)數(shù)量／219
13.20 簡述Kafka分區(qū)是否可以增加或減少／220
第14章大數(shù)據(jù) 人工智能
14.1 如何解釋大數(shù)據(jù)與人工智能之間的關(guān)系／221
14.2 闡述數(shù)據(jù)采集的作用以及數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)人工智能模型性能的
影響／222
14.3 當(dāng)前流行的大型語言模型如何利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練／223
14.4 AIGC、Sora等項(xiàng)目是如何將大數(shù)據(jù)與人工智能
相結(jié)合的／224
14.5 請(qǐng)解釋什么是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能／225
14.6 介紹一下常用的人工智能開發(fā)工具和平臺(tái)／225
14.7 闡述AI中的基本概念及其區(qū)別與聯(lián)系／226
14.8 數(shù)據(jù)預(yù)處理在人工智能中的作用是什么／227
14.9 如何評(píng)估人工智能模型的性能／229
14.10 闡述過擬合和欠擬合現(xiàn)象在機(jī)器學(xué)習(xí)中的含義及如何
解決／230
14.11 闡述在大數(shù)據(jù)環(huán)境中人工智能項(xiàng)目的倫理和
隱私問題／231
14.12 闡述數(shù)據(jù)可視化的作用并介紹一些常用的
工具和技術(shù)／232
14.13 闡述什么是監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)／233
14.14 談?wù)剶?shù)據(jù)安全的挑戰(zhàn)和解決方案／234
14.15 如何有效地管理和處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集／235
14.16 闡述深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用及其在大數(shù)據(jù)環(huán)境中的挑戰(zhàn)和解決
方案／236
14.17 闡述強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本原理及其應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)劣勢(shì)／237
14.18 如何利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)來優(yōu)化企業(yè)的運(yùn)營和
決策／238

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