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大数据近年来,发展如火如荼,很多人都选择学习大数据专业或者转行大数据,大数据里又包含很多就业岗位,那么,我们在面试大数据开发工程师时,需要面试哪些内容呢。一起来看看!
首先,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,这是偏向技术。另外大数据开发看是否偏向数仓开发和数据分析,因为这样问的问题又会不一样。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。我们就根据常见问题的一起来看看。
一、自我介绍
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。在自我介绍时,一定要抓住核心说,不要太啰嗦,尽量放大自己的价值,让面试官感受到你对工作的热情,以及以后对公司贡献的能力。
二、知识技能方面
(一)、数仓开发
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。
(二)、技术方面
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。
最后可能还会问你最近几年的职业规划等,面试的话大体是围绕以上内容进行的,以上内容仅供参考,一些技术要求等可以详情参考公司招人的要求,并展开做一些面试的准备。
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