大数据工程师面试

大数据工程师 = 系统工程 + 大规模数据处理 + 数据分析 + 机器学习 + 商业智能

大数据工程师首先是一个系统工程师，也是一个软件工程师。同时，他还得有一些特定的技能，会做大规模数据处理，比如当你的数据有PB量级甚至ZD量级时，你需要会Leverage云平台等，通过几千台机器并行处理，解决大规模数据处理的问题。

大数据工程师还和数据科学家有重叠，二者都要有很强的数据分析能力，比如会用Matlab，R，Python等。仅仅做简单的数据分析可能也不够，大数据工程师还得做机器学习模型，最终我们希望大数据工程师做到的是商业智能。

大数据工程师的最终的目的，是帮助公司提供更好的用户体验，做出最优决策，获取更多的利润。他的工作成果是帮助企业挖掘出数据里的价值，从而实现Data-driven decision making。在个性化、在线广告领域，大数据工程有巨大的商业价值，Yahoo，Facebook，Google的80%以上的收入都来源于广告。通常，大数据工程师要解决的问题是，当一个用户在网站上出现时，如何显示一个与该用户喜好最相关的广告，使他最有可能去点击，从而提高公司的广告收入，这些都是需要通过大数据分析和机器学习建模，帮助做决策。

如果你是New grad，面试官期望你熟练掌握一门面向对象的通用语言 (如Java)。如果你只会C++，进公司后可能还是得去熟悉Java，因为很多时候编程语言的选择是与所用框架相关的， 比如Hadoop就是用Java编写的，用C++写Hadoop的应用就不是很方便。

另外，熟悉一门脚本语言 ，如Python，Go. R和Matlab不认为是一个Decent的脚本语言。

对候选人更重要的要求是基本的程序设计素养。如果程序设计功底足够好，熟悉一个新语言就是一两周的事情，面试官可能会从他平时工作的项目里提炼一些问题，看你能不能找到合适的解决方案。

【导语】近年来，大数据发展如火如荼，很多人都选择学习大数据专业或者转行大数据，大数据里又包含很多就业岗位，所以在进行岗位选择的时候，还是需要大家合理选择，为了帮助大家更好的进入大数据行业执业，下面就把2021年大数据工程师面试内容给大家进行一下具体介绍。

1、自我介绍

一般上来就是自我介绍，谈下工作经历和项目经验，面试官会根据你的项目经验对你进行技术面试。在自我介绍时，一定要抓住核心说，不要太啰嗦，尽量放大自己的价值，让面试官感受到你对工作的热情，以及以后对公司贡献的能力。

2、数仓开发知识技能

(1)Java是必问的，不过问的不深，把Javase部分吃透，足以应付Java部分的面试。

(2)Hadoop生态，Yarn、Zookeeper、HDFS这些底层原理要懂，面试经常被问。

(3)Mapreduce的shuffle过程这个也是面试被常问的。

(4)Hbase和HIve，搞大数据这些不懂真的说不过去。

(5)Mysql、Oracle和Postgres数据库操作要回，Sql要会写。

(6)linux操作系统，这个简单得命令必须要懂，会写shell脚本更好了。

(7)Kettle或Sqoop这种数据处理工具至少要会一个。8，数据仓库建模、数据模型的问题。

3、技术方面知识技能

(1)SparkSql和SparkStreaming，底层原理、内核、提交任务的过程等等，尽量深入内幕，这个经常会跟MapReduce作比较的。当然也要了解Storm和Flink，Flink这个建议要学会，以后用处会越来越广。

(2)Redis、Kafka、ElasticSearch这些都得懂原理，深入了解，会使用，会操作，会调优。

(3)impala和kylin这些尽量也要了解会用

(4)Python这个要是有能力，有精力，建议也要往深处学习，我目前正在自学中。

(5)集群的问题，包括一些简单的运维知识。

(6)大数据数据倾斜的问题，包括Spark JVM内存调优问题等等。

关于2021年大数据工程师面试内容，就给大家介绍到这里了，希望对大家能有所帮助，当然进入大数据行业，还需要大家在平时不断进行技能提升，这样才能更好的拥有一席之地。

1、您对“大数据”一词有什么了解?

答： 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，这就是为什么使用特殊的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。大数据还使公司能够根据数据做出更好的业务决策。

2、告诉我们大数据和Hadoop之间的关系。

答： 大数据和Hadoop几乎是同义词。随着大数据的兴起，专门用于大数据操作的Hadoop框架也开始流行。专业人士可以使用该框架来分析大数据并帮助企业做出决策。

注意： 在大数据采访中通常会问这个问题。 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。

3、大数据分析如何有助于增加业务收入?

答：大数据分析对于企业来说已经变得非常重要。它可以帮助企业与众不同，并增加收入。通过预测分析，大数据分析为企业提供了定制的建议。此外，大数据分析使企业能够根据客户的需求和偏好推出新产品。这些因素使企业获得更多收入，因此公司正在使用大数据分析。通过实施大数据分析，公司的收入可能会大幅增长5-20%。一些使用大数据分析来增加收入的受欢迎的公司是-沃尔玛，LinkedIn，Facebook，Twitter，美国银行等。