大数据工程师面试

年少漫长
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解脱年岁

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1. 技能方面a. Java是必问的,其中Java SE是核心模块,把这一核心部分吃透,可以应付Java部分的面试。b. Mysql、Oracle和Postgres数据库操作要会,Sql要会写,Linux操作要懂。c. Hadoop生态,Yarn、Zookeeper、HDFS这些底层原理要懂。d. Spark为什么就算不在内存跑也比mr快?e. zookeeper数据如何保证一致性?f. 大数据数据倾斜的问题如何处理?Spark JVM内存调优问题等。2. 表达方面a. 你自身的优点是什么?这个问题不仅仅是在大数据面试当中常常被问,在各行各业的面试中都经常出现。所以面试者要尽可能说一些和工作相关的优点,比如“学习能力强”“能抗住压力”等,再举一个自己之前工作的例子进行证明,这会让面试官觉得很真实。b. 你为什么要离开商家公司?其实面试官问这种问题的时候,就是在看你人品。很多人觉得说上家公司不好的话才是好的,其实不是的,离职见人品,如果你能在面试官面前说上家公司的不好,也能在下家公司说这家公司的不好。所以在面试官问及这个问题的时候,最好结合自身的发展来说。

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走开我没人爱

1、你自身的优点这个问题不仅仅是在大数据面试当中常常被问,在各行各业的面试中都经常出现。所以面试者要尽可能说一些和工作相关的优点,比如“学习能力强”“能抗住压力”等,再举一个自己之前工作的例子进行证明,这会让面试官觉得很真实。2、为什么要离开上家公司其实面试官问这种问题的时候,就是在看你人品。很多人觉得说上家公司不好的话才是好的,其实不是的,离职见人品,如果你能在面试官面前说上家公司的不好,也能在下家公司说这家公司的不好。所以在面试官问及这个问题的时候,最好结合自身的发展来说。3、未来几年的规划回答这个问题的时候,不要说自己不知道、不清楚,会显得你这个人没有目标和方向。所以如果应聘者对这个问题不知道怎么回答的时候,可以跟面试官交流一下现在大数据行业的职业目标以及准备做些什么去实现这个目标,至少要让面试官看到应聘者对选择这个职业的热情,甚至是对选择这份工作的热情。

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在一起亲一个

1、了解要面试的公司

对要面试的公司进行深入的研究了解,包括公司的企业文化,企业的发展状况,从而在面试时轻松面试,成功的概率自然会提高很多。

2、在面试中要介绍自己对于团队精神的认知

面试过程之中有一些招聘方会问到团队精神的问题,但有一些则不会问到这方面的问题,但不会问到这样问题的招聘人员并不表示他对于这样的问题并不关注,要知道在大数据开发技术方面,很多地方都是需要团队协作的。因此,在团队协作方面有着极高的要求,所以我们在招聘过程中一定要讲解到自己对于团队精神理念的认知,以及在团队协作表现方面的能力如何,这会让我们求职成功的概率更高。

3、在大数据面试的时候一定要将自己的项目经验展示出来

我们应聘的工作是大数据方面的工作,因此想要拥有更高的面试成功机会,那么就必须要有相应的项目,在大数据面试技巧这个问题上,我们需要关注的核心要点就是自己的项目经验,如果你本身只有大数据的理论知识,而没有项目实战经验,这种状态之下能够成功应聘上的概率自然降低了很多,为了规避这方面的问题产生,我们一定要做些大数据的项目,积攒项目经验,这样面试的时候也有话说。

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时间恩惠

只要数据量级大(或者是数据复杂度,或者是其他方面的量级大)到普通的处理方法无法处理地实际上都可以算作是大数据开发,只不过一般大数据开发目前招聘的很多都是做数据处理的。有如下几个方向:1)数据挖掘是大数据处理地一个方向,这里做数据挖掘要有一些统计学基础才能做,目前数据挖掘的方向其实不是很明确,和人工智能,机械学习也有一些关系,如果是做数据挖掘,基本的数据会由数据平台部或数据运维部门提供2)数据平台的开发(这里的平台开发在不同公司的内容又不一样,小公司可能是根据公司业务做一套完整的数据分析系统,大公司这个职位可能是一些开源组件的二次开发)3)大数据运维方向:比如hadoop,spark集群的运维,涉及到ha等内容4)大数据分析方向:有的公司会将职责细化,招聘一些专业的分析人员,去写hql或者是其它类sql来对数据进行分析最后,其实大数据平台相关工作的划分并不清晰,行业里没有统一标准,大公司小公司情况不同。关于技术方向更是用什么的都有,比如有的公司用spark,有的用impala,还有的用clickhouse等,最近flink也逐渐进入大家的视野。所以在找工作时应该要考虑的是自己的强项是什么,同时在选择工作时要考虑到这个工作在做了三五年后,从这家公司出来还能不能找到工作。我个人的建议是如果你会java,那不要脱离java(scala)语言去做大数据开发,也不要专业只去做数据分析工作,大数据行业目前仍旧有一些泡沫(个人看法),很多组件仍旧是基于java的,一旦脱离java语言本身,那源码阅读,二次开发都会有问题,同时生产环境自动化去执行一些代码也是需要语言支持的,或者最差的预估,如果大数据行业严重缩水(比如某些公司可以分析,可以挖掘的内容有限),可以随时转到java服务器开发方向。

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