本文共 975 字,大约阅读时间需要 3 分钟。
作者:喵感数据
不同岗位、不同公司、不同面试官问的内容是不一样的。
大数据开发包括Hadoop(ETL,Mapreduce),Spark(SparkSql和SparkStreaming),Python等,看你偏向的技术了。另外大数据开发看是否偏向数仓开发和数据分析,又会不一样。不同的面试官和公司用到的技术栈也不一样,问的问题也会有很大差别的。
我说说我面试大数据开发岗面试官常问的问题吧。因为我简历项目项目经验注重实时流处理这方面,在面试时,面试会在这些方面问的比较深,我前后梳理一遍吧。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。
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。
上面这些更偏向数仓方面,这些能回答明白足以找一份大数据开发工作了,当然想谋求更好发展,还要了解下面的。
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。
我以前找工作面试很多家公司,这些都会问到,当然不同的公司问的技术是不一样的,大体上都是围绕着上面来问的。
了解更多技术内容欢迎关注小编!
转载地址:http://txgmj.baihongyu.com/