上一篇文章我们总结了10个大数据面试入门级问题淘宝大数据应用案例，大家是否有收获，如果还没有看的小伙伴，可以直接跳转《干货|50个大数据面试问题及答案第一篇：10个大数据面试入门级问题》开始学习吧！

本次我们策意data分析的是10个已经在大数据行业工作的老司机们面试时的问题及建议答案，话不多说，赶紧开始今天的学习。

基于大数据已从业者的面试问题

如果您在大数据世界中有相当丰富的工作经验，那么根据您以前的经验，您将在大数据面试中被问到一些问题。这些问题可能与您的经验或基于场景有关。所以，准备好这些最好的大数据面试问题和答案 。

11.您有大数据经验吗？如果有，请分享一下。

如何处理：问题没有具体答案，因为这是一个主观问题，答案取决于您以前的经验。在大数据访谈期间询问这个问题，面试官想要了解您以前的经验，并且还试图评估您是否适合项目要求。

那么，你将如何处理这个问题呢？如果您有以前的经验，请在过去的职位上开始履行职责，并慢慢向对话添加详细信息。告诉他们您使项目成功的贡献。一般来说，这个问题是在面试中提出的第二或第三个问题。后面的问题是基于这个问题，所以请仔细回答。您还应该注意不要过度使用以前工作的一个方面。保持简单和重点。

12.您更喜欢好的数据还是好的模型？为什么？

如何处理：这是一个棘手的问题，但通常在大数据面试中被问到。它要求您在好的数据或好的模型之间进行选择。作为候选人，您应该尝试根据自己的经验回答这个问题。许多公司希望遵循严格的数据评估流程，这意味着他们已经选择了数据模型。在这种情况下，拥有良好的数据可能会改变游戏规则。另一种方式也适用于基于良好数据选择的模型。

正如我们已经提到的，请根据您的经验回答。但是，不要说拥有良好的数据和良好的模型很重要，因为在现实生活中很难同时拥有这两个数据。

13.您是否会优化算法或代码以使其运行更快？

如何处理：这个问题的答案应该始终是“是”。真实世界的性能很重要，它不依赖于您在项目中使用的数据或模型。

面试官可能也有兴趣知道您是否有任何以前的代码或算法优化经验。对于初学者来说，这显然取决于他过去从事过哪些项目。有经验的候选人也可以相应地分享他们的经验。但是，请诚实地对待您的工作，如果您过去没有优化代码，那就没关系了。只需让面试官了解您的真实体验，您就可以破解大数据访谈。

14.您如何处理数据准备？

如何处理：数据准备是大数据项目的关键步骤之一。大数据访谈可能涉及至少一个基于数据准备的问题。当面试官问你这个问题时，他想知道你在数据准备过程中采取了哪些步骤或预防措施。

如您所知，需要数据准备才能获得必要的数据，然后可以进一步用于建模目的。你应该把这个消息传达给面试官。您还应该强调要使用的模型类型以及选择特定模型的原因。最后淘宝大数据应用案例，但并非最不重要，您还应该讨论重要的数据准备术语，如转换变量，异常值，非结构化数据，识别差距等。

15.您如何将非结构化数据转换为结构化数据？

如何处理：非结构化数据在大数据中非常常见。应将非结构化数据转换为结构化数据，以确保正确的数据分析。您可以通过简要区分两者来开始回答问题。完成后，您现在可以讨论用于将一个表单转换为另一个表单的方法。您也可以分享您所做的真实情况。如果您最近刚毕业，那么您可以分享与您的学术项目相关的信息。

通过正确回答这个问题，您发出信号表明您了解结构化和非结构化数据的类型，并且具有使用这些数据的实践经验。如果你具体回答这个问题，你肯定能够破解大数据访谈。

16.哪种硬件配置对Hadoop作业最有利？

配置4/8 GB RAM和ECC内存的双处理器或核心机器是运行Hadoop操作的理想选择。但是，硬件配置因项目特定的工作流程和流程而异，因此需要进行自定义。

17.当两个用户尝试访问HDFS中的同一文件时会发生什么？

HDFS NameNode支持独占只写。因此，只有第一个用户将收到文件访问权限，第二个用户将被拒绝。

18.如何在NameNode关闭时恢复它？

需要执行以下步骤才能启动并运行Hadoop集群：

来源【首席数据官】，更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号，送10G营销资料！