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共21条数据
大数据岗位Spark面试题整理附答案
众所周知，Spark作为一个集群计算平台和内存计算系统，它是专门为速度和通用目标设计的。从事大数据岗位的工作者，像是ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师都需要熟练掌握Spark相关知识点，因此Spark也是常常会出现的必考面试题。下面我整理了一些Spark面试题，并附上了答案，一起来看看做一做吧！
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2020-04-01 17:52:24
大数据疑难解答 Hbase内部是什么机制？
众所周知，HBase是一个非关系型数据库，它的特征是分布式、列式存储、开源和版本化。无论是在大数据的面试中，还是大数据的工作中，这都是一个经常会出现的难题，然而却很少人能够说清Hbase内部机制。今天我们就花些时间聊聊Hbase内部是什么机制。
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2019-10-17 18:13:28
大数据工程师常见面试题 编程模型
在大数据工程师的面试过程中，编程模型的相关问题常常是绕不过去的一个考点。同时编程模型也是大数据工程师工作中非常重要的知识技能。下面就来讲讲Spout、Bolt、并行度、消息不丢失这几方面的内容，感兴趣的小伙伴就赶紧接着看下去吧！
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2019-10-14 18:46:44
大数据面试题之分布式资源调度框架Yarn
Yarn作为一个资源管理、任务调度的框架，其重要性不言而喻。尤其是在近些年的大数据面试中，更是面试题的重点知识之一。为了大家在面试的时候，能够准备的更加充分，小编整理了一份有关分布式资源调度框架Yarn的大数据面试题,内容包括Yarn的架构、工作流程、调度器Scheduler。
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2019-09-12 11:00:53
大数据面试要注意哪些方面？大数据面试准备三大攻略
大数据面试要注意哪些方面？一般来说，求职者要做好自我介绍、面试提问和专业考题三大方面的准备。下面是小编专门为大数据求职者整理的面试攻略，希望对大家找工作有所帮助。
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2019-09-08 19:36:29
大数据面试题 Spark运行架构
Spark作为一种分布式的计算框架，类似于大数据开发中Hadoop生态圈的MapReduce，计算思想和MR非常相似，两者都是分而治之的思想，但使用率要比MR高很多。本文整理了关于Spark运行架构的大数据面试题，内容包括Spark运行的基本流程、架构特点、优势。
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2019-09-05 15:19:35
大数据进阶面试题Storm开源软件
在大数据求职者眼中，Storm肯定是一款高效的开源软件，它主要用于解决数据的实时计算和实时的处理等方面的问题。同时Storm也是大数据进阶面试题的重难点，因此小编整理了一些近些年来比较经典常见有关Storm的面试题,希望对大家有用。
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2019-08-15 16:41:39
大数据Hadoop中HDFS 存储的机制？
HDFS即Hadoop分布式文件系统。它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。那大数据中HDFS 存储的机制怎样的呢？
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2019-08-14 10:19:54
大数据kafka常见面试题整理附答案
kafka一直都是大数据面试题的必考点。因此，小编整理了有关kafka知识点的大数据面试题，主要针对kafka的定义、与传统消息系统的区别、kafka集群的安装与搭建三大问题，并附上了参考答案。需要梳理kafka知识点的同学可以看看。
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2019-08-06 16:23:49
大数据Hbase经典面试题汇总
本文是根据市场需求和许多程序员面试的反馈而整理出来的，里面汇总了近些年来有关Hbase知识点的大数据经典面试题。希望本文能帮助求职者梳理Hbase知识点，让求职者在面试过程中胸有成竹。
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2019-08-05 19:10:38
大数据面试题 Spark知识点汇总
Spark是一个实现快速通用的集群计算平台，它是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。在大数据库架构中常常需要使用Spark，Spark的知识点一直也是大数据面试题的重点，本文整理了Spark知识点汇总，现在就和大家一起梳理下吧！
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2019-07-25 15:33:51
大数据面试题 Hadoop的联邦机制
大数据学习需要掌握很多技术知识点，包括Linux、Zookeeper、Hadoop、Redis、HDFS、MapReduce、Hive、lmpala、Hue、Oozie、Storm、Kafka、Spark、Scala、SparkSQL、Hbase、Flink、机器学习等。今天主要和大家分享一下Hadoop的联邦机制。
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2019-07-18 23:40:42
大数据面试题 Hive数仓开发的基本流程
数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的、随时间的变化而不断变化的，这些特点决定了数据仓库的系统设计不能采用同开发传统的OLTP数据库一样的设计方法。数据仓库的设计大体上可以分为以下几个步骤：概念模型设计、技术准备工作、逻辑模型设计、物理模型设计、数据仓库生成、数据仓库运行与维护。下面我们来看看Hive数仓开发的基本流程。
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2019-07-15 16:07:11
大数据面试题 Hadoop/MapReduce，Spark，Strom，Hive 的特点及适用场景
随着移动互联网的发展，云计算大数据开发求职者越来越多，面对如此激烈的市场竞争，小编特为大家整理了大数据面试题：Hadoop/MapReduce，Spark，Strom，Hive 的特点及适用场景。
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2019-07-09 15:08:42
大数据面试：数据仓库工具hive面试题集锦
进入DATE时代，大数据技术成为互联网发展的核心要素之一。与此同时大数据开发工程师的薪资也成为行业内高薪的代表。想从事大数据开发需要掌握多种核心技术：Hadoop、Hive、Storm、Spark、Scala等等。而且这些技术知识点已经成为大数据工程师进入职场时面试中必备的考点。这里主要和大家分享一下数据仓库工具hive相关的面试题！
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2019-07-05 17:30:53
