【吐血整理】185道大数据面试题及答案
当今时代,跳槽确实是大部分人升职加薪最快的方式,特别是职业生涯初期。说起来也是很无奈,公司经常是宁愿花更多的钱来请个新人也不愿意加薪留住老人。
面试了 N 多公司之后,我发现其实问来问去也就那几个知识点,所以干脆把热点知识系统性地总结了一下,共有 185 道题目,希望能够帮助各位为面试做足准备,完美应对面试官的各种灵魂拷问,一举拿下心仪 Offer !
这些面试题主要分为六个部分:
Java 基础部分
异常、多线程、容器和 I/O
UML、面向对象的设计原则、GoF 设计模式、企业级设计模式、JDBC、XML 等知识
Struts 2 和 Hibernate
Java Web
数据结构和算法
基本涵盖了大数据岗位的所有重要技术栈。
由于原图太大,请文末扫码获取原图
面试时,面试官通常会从技术能力、沟通能力、管理能力等方面考察应聘者是否符合岗位要求,但本文着重讨论技术能力。
那技术能力如何考察?有以下几个方面:
基础能力
这个是硬指标,不过关的基本一票否决,当然技术能力的标准是根据工作年限,面试职位和薪资要求共同来决定的。面试官会根据实际情况有自己的判断。
常见的问题包括 Java 的 JVM、多线程、类加载、Scala 伴生对象,偏函数,柯里化,还有 Shell 和 Python 、HBase 读写流程,以及Yarn 任务提交流程等。
底层原理
不管干什么细分领域的开发,始终都要重视底层原理,这对能力的提升至关重要。在大数据岗位的面试中,涉及底层原理的问题大体如下:
Hbase 是如何存数据的,为什么读得快
Spark 为什么就算不在内存跑也比 MR 快
Zookeeper 数据怎么保证一致性
对选举机制的理解
源码
阅读源码是非常好的学习方式,在日常工作中我们或多或少都会接触一些开源代码,不管我们当前是什么水平,通过反复阅读源码,能力都会有所提升,小到对源码所提供的功能上的使用更加熟练,大到使我们的程序设计更加完美优秀。
因此在面试中,面试官通常也会问候选人有没有读过源码,以及从源码中获取到了什么信息、有什么帮助等问题。
系统设计
如果候选人独立负责过整个项目的系统设计,系统架构、设计模块的选型,这对于面试结果来说,绝对是一个加分项。一般会从可用性、可扩展性、性能、安全性、大数据量、高并发、分布式设计等多个角度考察。
以上问题如果回答得不太好,面试官可能会给个机会让你说下自己最熟悉的技术,不限制从哪些方面讲。这时候就要选取自己最擅长的领域,经得住面试官问下去的那种进行详细阐述,弥补前面留下的不够专业的印象。
在工作中,除了基本的技术能力以外,统筹和管理等软实力也很重要,因此,面试过程中,还有可能面临其他相关考察。
解决问题能力
如何排查 Hbase集群 cpu 过高问题
如何优化 Spark 任务
......
方案设计能力
说说数据仓库设计建模过程
说说数据质量监控系统怎么设计
......
针对这些常见问题,除了整理出的 185 道大数据岗位的面试问题及答案以外,还有关于 MapReduce、Hive、Hbase 的小案例,全文一共 143 页。
这份资料是拉勾赞助提供的,非常感谢拉勾的支持。除了这些面试资料,为了帮大家能够快速上岸大厂,晋升高薪岗位,拉勾还推出了「大数据高薪训练营」,拉勾 CTO 联合众实战型企业导师,全面掌握大数据高薪硬技能。
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