大数据开发面试spark（大数据开发面试经验）
本篇文章给大家谈谈大数据开发面试spark，以及大数据开发面试经验对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、在大数据学习中Hadoop和Spark哪个更好就业
- 2、大数据工程师跳槽找工作?做好这几点
- 3、大数据开发需要掌握的技术有哪些?为什么?
- 4、大数据工程师(ETL)面试系列(1)
- 5、常见大数据公司面试问题有哪些?
在大数据学习中Hadoop和Spark哪个更好就业
虽然Spark在某些方面优于Hadoop，但Spark也有一些局限性，例如对于大规模数据的处理效率并不一定比Hadoop更好。此外，Hadoop的生态系统也比Spark更加完善，有更多的组件和工具可供选择。
Spark能否成为Hadoop的替代者呢？为什么？它们有哪些相似点与区别？两者的侧重点不同，使用场景不同，个人认为没有替代之说。Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。因为在Spark里面，有RDD的概念。
还包含分布式运算的资源调度系统），所以，spark跟hadoop来比较的话，主要是比运算这一块大数据技术发展到目前这个阶段，hadoop主要是它的运算部分日渐式微，而spark目前如日中天，相关技术需求量大，offer好拿。
大数据工程师跳槽找工作?做好这几点
1、：综合以上来看，大数据分析师的就业还是比较容易的，只要你通过参加大数据培训，掌握了扎实的大数据分析技能，然后去找一份大数据工作是很轻松的。懂得利用大数据做决策的分析师，在将来，前途是毫无疑问的一片大好。
2、：我们都知道的，大数据是个技术行业，那么技术行业里，当然是靠技术吃饭的，大数据工程师想要找到一份好给工作，首先就要把专业技能掌握通透。
3、数据挖掘、数据分析&机器学习方向 学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。 大数据运维&云计算方向 市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科。
大数据开发需要掌握的技术有哪些?为什么?
1、数据开发需要掌握以下技术：数据库：熟练掌握SQL语言，了解关系型数据库的基本操作，如表的创建、查询、更新、删除等。
2、大数据开发需要掌握的技术有很多，以下是一些主要的技术： Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，可以处理大规模数据集。 Spark：Spark是一个快速的、通用的、分布式计算系统，可以用于大规模数据处理和分析。
3、编程语言：要学习大数据技术，首先要掌握一门基本的编程语言。Java编程语言应用最广泛，所以就业机会会更多，Python编程语言正在高速推广应用，学习Python的就业方向会也有很多。
大数据工程师(ETL)面试系列(1)
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。
(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。
面试过程是一次高效的交流 首先，我觉得面试官有责任保证面试过程是一次高效的交流。
如果您想在任何大数据岗位上工作，它只能转化为更好的机会。您可以选择成为数据分析师，数据科学家，数据库管理员，大数据工程师，Hadoop大数据工程师等。 在本文中，慧都网将介绍与大数据相关的前10大数据面试问题。
理论知识(概率统计、概率分析等)掌握与数据分析相关的算法是算法工程师必备的能力，如果你面试的是和算法相关的工作，那么面试官一定会问你和算法相关的问题。
中电金信etl属于央企，有着严格的用人制度个招聘管理。中电金信etl在招聘新人中会经过学历、经验、工作态度等方面进行初面试。初面试合格后会在进行一次实操面试。
常见大数据公司面试问题有哪些?
1、你自身的优点 这个问题不仅仅是在大数据面试当中常常被问，在各行各业的面试中都经常出现。
2、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。
3、目前，数据结构和算法是许多知名企业面试的必考问题。国内外各大互联网公司在面试过程中，都多少听说了一些有关数据结构和算法的主题。而且，规模越大的公司，越重视数据结构和算法。
4、尚硅谷大数据面试的一些基本问题总结如下：讲讲你做的过的项目。 项目里有哪些 难点重点注意点呢？讲讲多线程吧， 要是你，你怎么实现一个线程池呢？讲一下Mapreduce或者hdfs的原理和机制。map读取数据分片。
5、互联网行业瞬息万变，光数据的存储就有Oracle、MySQL、Hadoop、Spark、Hive、Impala、谷哥哥三驾马车等一大堆奇奇怪怪的东西。互联网行业的从业者经常要面对新需求、新工具、新方法。
6、数据质量和数据安全：面试官可以探询候选人对于保证大数据的质量和安全的方法和策略的了解。回答时可以强调数据清洗、合规性监测以及确保数据隐私和安全等方面的措施。
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