大数据面试题简答题？ 大数据面试宝典？

大数据spark常见面试题汇总(二)

1、大数据Spark常见面试题汇总的答案如下：Spark Driver的作用：Spark Driver是作业的主进程，拥有main函数和SparkContext实例。负责资源申请、向master注册信息。负责作业调度，包括DAGScheduler和TaskScheduler的任务分配。Spark的部署模式：本地模式：适用于开发和测试环境。

2、Spark操作类型包括transformation、action与cronroller，分别实现RDD转换、执行与控制算子。设置参数如spark.sql.shuffle.partitions与spark.default.parallelism调整默认task执行个数与集群资源管理。Spark Application在未充分获得资源时就开始执行job，可能导致资源不足问题。

3、SparkContext vs. SparkSession SparkSession 是 SparkConf、SparkContext 和 SQLContext 的封装，通过 builder 方式创建，更简洁。SparkSession 提供了更丰富的 API 来操作 Dataset 和 DataFrame。

4、面试题1：Spark运行架构的核心特征是什么？答案：Spark架构设计的核心在于每个应用获取专属的executor进程，该进程在整个应用周期内持续存在，并以多线程方式执行任务。Spark任务与资源管理器分离，主要依赖executor进程间的通信。

大数据岗位Spark面试题整理附答案

1、答案：RDD，即Resilient Distributed Dataset，是Spark的基本数据抽象，代表一个不可变、可分区的并行计算集合。RDD中的数据可在内存或磁盘中存储，分区的结构可动态调整。面试题4：列举并比较Spark中常用算子的区别。

2、大数据Spark常见面试题汇总的答案如下：Spark Driver的作用：Spark Driver是作业的主进程，拥有main函数和SparkContext实例。负责资源申请、向master注册信息。负责作业调度，包括DAGScheduler和TaskScheduler的任务分配。Spark的部署模式：本地模式：适用于开发和测试环境。

3、大数据工程师面试题 Spark 调优关于数据倾斜的答案如下：数据倾斜的定义和影响：数据倾斜在Spark作业中表现为少数task执行时间过长，导致整个作业运行缓慢甚至内存溢出。它源于shuffle过程中key数据量不均衡，一个key承载大量数据，而其他key数据较少，导致task处理速度悬殊。

4、面试题来源：可1）Spark内存管理的结构；2）Spark的Executor内存分布（参考“内存空间分配”）堆内和堆外内存规划 作为一个JVM 进程，Executor 的内存管理建立在JVM的内存管理之上，Spark对JVM的堆内（On-heap）空间进行了更为详细的分配，以充分利用内存。

5、Spark操作类型包括transformation、action与cronroller，分别实现RDD转换、执行与控制算子。设置参数如spark.sql.shuffle.partitions与spark.default.parallelism调整默认task执行个数与集群资源管理。Spark Application在未充分获得资源时就开始执行job，可能导致资源不足问题。

大数据面试题及答案谁能分享一下

1、Hive常见面试题答案如下：排序关键字：全局排序：使用order by关键字，对整个数据集进行排序，但仅支持升序，且只有一个reduce任务处理，处理大数据量时效率较低。局部排序：使用sort by关键字，在数据进入reduce阶段前完成排序，可以根据指定字段将数据分配到不同的reduce任务中，每个reduce内部再进行排序。

2、大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是使用特殊工具和方法对大量数据执行操作的原因。大数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的非结构化和原始数据中获取有意义的信息。大数据还允许公司采取数据支持的更好的业务决策。

3、以下是hadoop面试中关于HDFS部分可能出现的问题及答案： HDFS中的block默认保存几份？ 默认保存3份。 HDFS默认BlockSize是多大？ 默认64MB，但在Hadoop x版本中默认大小是128MB。 负责HDFS数据存储的是哪一部分？ DataNode负责数据存储。

4、答案：RDD，即Resilient Distributed Dataset，是Spark的基本数据抽象，代表一个不可变、可分区的并行计算集合。RDD中的数据可在内存或磁盘中存储，分区的结构可动态调整。面试题4：列举并比较Spark中常用算子的区别。

5、大数据Spark常见面试题汇总的答案如下：Spark Driver的作用：Spark Driver是作业的主进程，拥有main函数和SparkContext实例。负责资源申请、向master注册信息。负责作业调度，包括DAGScheduler和TaskScheduler的任务分配。Spark的部署模式：本地模式：适用于开发和测试环境。

6、大数据工程师面试题 Spark 调优关于数据倾斜的答案如下：数据倾斜的定义和影响：数据倾斜在Spark作业中表现为少数task执行时间过长，导致整个作业运行缓慢甚至内存溢出。它源于shuffle过程中key数据量不均衡，一个key承载大量数据，而其他key数据较少，导致task处理速度悬殊。

大数据面试题集锦-Hadoop面试题(二)-HDFS

1、HDFS中的block默认保存几份？ 默认保存3份。 HDFS默认BlockSize是多大？ 默认64MB，但在Hadoop x版本中默认大小是128MB。 负责HDFS数据存储的是哪一部分？ DataNode负责数据存储。

2、在HDFS中，文件物理上是分块存储的，块的大小可以通过配置参数（ dfs.blocksize）来规定。默认大小在hadoopx版本中是128M，老版本中是64M。块大小不能设置得太小或太大。块的大小应足够大以减少寻址开销，同时考虑到磁盘传输速率。

3、大数据和Hadoop几乎是同义词。随着大数据的兴起，专门从事大数据操作的Hadoop框架也开始流行起来。专业人员可以使用该框架来分析大数据并帮助企业做出决策。注意： 这个问题通常在大数据访谈中提出。 可以进一步去回答这个问题，并试图解释的Hadoop的主要组成部分。

4、Hive常见面试题答案如下：排序关键字：全局排序：使用order by关键字，对整个数据集进行排序，但仅支持升序，且只有一个reduce任务处理，处理大数据量时效率较低。局部排序：使用sort by关键字，在数据进入reduce阶段前完成排序，可以根据指定字段将数据分配到不同的reduce任务中，每个reduce内部再进行排序。

【大数据】Hive常见面试题

Hive常见面试题答案如下：排序关键字：全局排序：使用order by关键字，对整个数据集进行排序，但仅支持升序，且只有一个reduce任务处理，处理大数据量时效率较低。局部排序：使用sort by关键字，在数据进入reduce阶段前完成排序，可以根据指定字段将数据分配到不同的reduce任务中，每个reduce内部再进行排序。

SQL优化：减少数据集大小，利用分区表避免全表扫描，优化JOIN操作。谓词下推与Map端聚合：利用谓词下推减少后续数据处理量，开启Map端聚合功能减少数据传输量。Hive合并输入格式：设置Hive合并输入格式，在执行map前合并文件。小文件合并：通过Hive生成的MR任务合并小文件，提高处理效率。

大数据Hive面试题答案如何解决大数据Hive表关联查询中的数据倾斜问题？数据预处理：为数据量为空的情况赋予随机值。参数调整：启用hive.map.aggr = true和hive.groupby.skewindata=true，生成包含两个MapReduce作业的查询计划，以随机分布数据并进行部分和最终聚合。

干货满满,202303最新各大厂大数据核心面试题

1、同时，通过开发指标管理系统和加强培训沟通等措施，可以确保各方对指标口径的理解和使用一致。 Flink遇到过哪些高级点的生产问题？ 答案：Flink在生产环境中可能遇到的高级问题包括： CDC（Change Data Capture）启动报错：可能是由于版本不兼容、配置错误或业务库表锁定等问题导致。