大数据时代才刚刚开始。随着越来越多的公司倾向于大数据运营，人才需求达到历史最高水平。这对你意味着什么？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50大数据面试问题。

最受欢迎的大数据访谈和面试问题

为了使您的职业生涯更具优势，您应该为大数据面试做好充分准备。在我们开始之前，重要的是要理解面试是一个你和面试官只是相互理解的地方。因此，您不必隐瞒任何事情，只要诚实并诚实地回答问题。如果您感到困惑或需要更多信息，请随时向面试官提问。始终诚实地对待您的回复，并在需要时提出问题。

以下是最重要的大数据面试问题以及具体问题的详细解答。对于更广泛的问题，答案取决于您的经验，我们将分享一些如何回答它们的提示。

10个大数据面试入门级问题

无论何时进行大数据采访，采访者都可能会询问一些基本问题。无论您是大数据领域的新手还是经验丰富，都需要基础知识。因此，让我们来介绍一些常见的基本大数据面试问题以及破解大数据面试的答案。

1.您对“大数据”一词有何了解？

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。

2.大数据的五个V是什么？

答：大数据的五个V如下：

• Volume -Volume表示体积大，即以高速率增长的数据量，即以PB为单位的数据量

• Velocity -Velocity是数据增长的速度。社交媒体在数据增长速度方面发挥着重要作用。

• Variety -Variety是指不同的数据类型，即各种数据格式，如文本，音频，视频等。

• Veracity -Veracity是指可用数据的不确定性。由于大量数据带来不完整性和不一致性，因此产生了准确性。

• Value -价值是指将数据转化为价值。通过将访问的大数据转换为价值，企业可以创造收入。

大数据的5V

注意：  这是大数据访谈中提出的基本和重要问题之一。如果您看到面试官有兴趣了解更多信息，您可以选择详细解释五个V. 但是，如果您被问及“大数据”这一术语，甚至可以提及这些名称。

3.告诉我们大数据和Hadoop如何相互关联。

答： 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.大数据分析如何有助于增加业务收入？

答：大数据分析对企业来说非常重要。它可以帮助企业将自己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定制的建议和建议。此外，大数据分析使企业能够根据客户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，公司可能会收入大幅增加5-20％的收入。一些使用大数据分析来增加收入的受欢迎公司是 - 沃尔玛，LinkedIn，Facebook，Twitter，美国银行等。

5.解释部署大数据解决方案时应遵循的步骤。

答：以下是部署大数据解决方案所遵循的三个步骤

Ⅰ、数据摄取

部署大数据解决方案的第一步是数据提取，即从各种来源提取数据。数据源可以是像Salesforce这样的CRM，像SAP这样的企业资源规划系统，像MySQL这样的RDBMS或任何其他日志文件，文档，社交媒体源等。数据可以通过批处理作业或实时流来提取。然后将提取的数据存储在HDFS中。

部署大数据解决方案的步骤

II、数据存储

在数据摄取之后，下一步是存储提取的数据。数据存储在HDFS或NoSQL数据库（即HBase）中。HDFS存储适用于顺序访问，而HBase适用于随机读/写访问。

III、数据处理

部署大数据解决方案的最后一步是数据处理。数据通过Spark，MapReduce，Pig等处理框架之一进行处理。

6.定义HDFS和YARN的相应组件

答： HDFS的两个主要组成部分：

• NameNode - 这是用于处理HDFS内数据块的元数据信息的主节点

• DataNode / Slave节点 - 这是作为从节点存储数据的节点，供NameNode处理和使用

除了提供客户端请求之外，NameNode还执行以下两个角色之一：

• CheckpointNode - 它在与NameNode不同的主机上运行

• BackupNode-它是一个只读的NameNode，它包含不包括块位置的文件系统元数据信息

YARN的两个主要组成部分：

• ResourceManager-该组件接收处理请求，并根据处理需要相应地分配给各个NodeManager。

• NodeManager-它在每个单个数据节点上执行任务

7.为什么Hadoop可用于大数据分析？

答：  由于数据分析已成为业务的关键参数之一，因此，企业正在处理大量结构化，非结构化和半结构化数据。在Hadoop主要支持其功能的情况下，分析非结构化数据非常困难&nb

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！