⼲货50个⼤数据⾯试问题及答案第⼀篇：10个⼤数据⾯试⼊门
级问题
⼤数据时代才刚刚开始。随着越来越多的公司倾向于⼤数据运营，⼈才需求达到历史最⾼⽔平。这对你意味着什么？如果您想在任何⼤数据岗位上⼯作，它只能转化为更好的机会。您可以选择成为数据分析师，数据科学家，数据库管理员，⼤数据⼯程师，Hadoop⼤数据⼯程师等。 在本⽂中，慧都⽹将介绍与⼤数据相关的前50⼤数据⾯试问题。
50个最受欢迎的⼤数据访谈和⾯试问题
为了使您的职业⽣涯更具优势，您应该为⼤数据⾯试做好充分准备。在我们开始之前，重要的是要理解⾯试是⼀个你和⾯试官只是相互理解的地⽅。因此，您不必隐瞒任何事情，只要诚实并诚实地回答问题。如果您感到困惑或需要更多信息，请随时向⾯试官提问。始终诚实地对待您的回复，并在需要时提出问题。
以下是最重要的⼤数据⾯试问题以及具体问题的详细解答。对于更⼴泛的问题，答案取决于您的经验，我们将分享⼀些如何回答它们的提⽰。
10个⼤数据⾯试⼊门级问题
⽆论何时进⾏⼤数据采访，采访者都可能会询问⼀些基本问题。⽆论您是⼤数据领域的新⼿还是经验丰富，都需要基础知识。因此，让我们来介绍⼀些常见的基本⼤数据⾯试问题以及破解⼤数据⾯试的答案。
1.您对“⼤数据”⼀词有何了解？
答： ⼤数据是与复杂和⼤型数据集相关的术语。关系数据库⽆法处理⼤数据，这就是使⽤特殊⼯具和⽅法对⼤量数据执⾏操作的原因。⼤数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的⾮结构化和原始数据中获取有意义的信息。⼤数据还允许公司采取数据⽀持的更好的业务决策。
2.⼤数据的五个V是什么？
答：⼤数据的五个V如下：
marqueeboost适合什么位置Volume -Volume表⽰体积⼤，即以⾼速率增长的数据量，即以PB为单位的数据量
mysql面试题目及答案Velocity -Velocity是数据增长的速度。社交媒体在数据增长速度⽅⾯发挥着重要作⽤。
Variety -Variety是指不同的数据类型，即各种数据格式，如⽂本，⾳频，视频等。
Veracity -Veracity是指可⽤数据的不确定性。由于⼤量数据带来不完整性和不⼀致性，因此产⽣了准确性。
Value -价值是指将数据转化为价值。通过将访问的⼤数据转换为价值，企业可以创造收⼊。
⼤数据的5V
注意：  这是⼤数据访谈中提出的基本和重要问题之⼀。如果您看到⾯试官有兴趣了解更多信息，您可以选择详细解释五个V. 但是，如果您被问及“⼤数据”这⼀术语，甚⾄可以提及这些名称。
3.告诉我们⼤数据和Hadoop如何相互关联。
答： ⼤数据和Hadoop⼏乎是同义词。随着⼤数据的兴起，专门从事⼤数据操作的Hadoop框架也开始流⾏起来。专业⼈员可以使⽤该框架来分析⼤数据并帮助企业做出决策。
注意：  这个问题通常在⼤数据访谈中提出。 可以进⼀步去回答这个问题，并试图解释的Hadoop的主要组成部分。
4.⼤数据分析如何有助于增加业务收⼊？
答：⼤数据分析对企业来说⾮常重要。它可以帮助企业将⾃⼰与众不同并增加收⼊。通过预测分析，⼤数据分析为企业提供定制的建议和建议。此外，⼤数据分析使企业能够根据客户需求和偏好推出新产品。这些因素使企业获得更多收⼊，因此公司正在使⽤⼤数据分析。通过实施⼤数据分析，公司可能会收⼊⼤幅增加5-20％的收⼊。⼀些使⽤⼤数据分析来增加收⼊的受欢迎公司是 - 沃尔
玛，LinkedIn，Facebook，Twitter，美国银⾏等。
5.解释部署⼤数据解决⽅案时应遵循的步骤。
答：以下是部署⼤数据解决⽅案所遵循的三个步骤
Ⅰ、数据摄取
部署⼤数据解决⽅案的第⼀步是数据提取，即从各种来源提取数据。数据源可以是像Salesforce这样的CRM，像SAP这样的企业资源规划系统，像MySQL这样的RDBMS或任何其他⽇志⽂件，⽂档，社交媒体源等。数据可以通过批处理作业或实时流来提取。然后将提取的数据存储在HDFS中。
部署⼤数据解决⽅案的步骤
II、数据存储
在数据摄取之后，下⼀步是存储提取的数据。数据存储在HDFS或NoSQL数据库（即HBase）中。HDFS存储适⽤于顺序访问，⽽HBase 适⽤于随机读/写访问。
III、数据处理
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部署⼤数据解决⽅案的最后⼀步是数据处理。数据通过Spark，MapReduce，Pig等处理框架之⼀进⾏处理。
6.定义HDFS和YARN的相应组件
答： HDFS的两个主要组成部分：
NameNode - 这是⽤于处理HDFS内数据块的元数据信息的主节点
DataNode / Slave节点 - 这是作为从节点存储数据的节点，供NameNode处理和使⽤
除了提供客户端请求之外，NameNode还执⾏以下两个⾓⾊之⼀：
CheckpointNode - 它在与NameNode不同的主机上运⾏
BackupNode-它是⼀个只读的NameNode，它包含不包括块位置的⽂件系统元数据信息
YARN的两个主要组成部分：priorityqueue小顶堆
ResourceManager-该组件接收处理请求，并根据处理需要相应地分配给各个NodeManager。
NodeManager-它在每个单个数据节点上执⾏任务
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7.为什么Hadoop可⽤于⼤数据分析？
答：  由于数据分析已成为业务的关键参数之⼀，因此，企业正在处理⼤量结构化，⾮结构化和半结构化数据。在Hadoop主要⽀持其功能的情况下，分析⾮结构化数据⾮常困难
存储
处理
数据采集
此外，Hadoop是开源的，可在商⽤硬件上运⾏。因此，它是企业的成本效益解决⽅案。
8.什么是fsck？
答：  fsck代表⽂件系统检查。它是HDFS使⽤的命令。此命令⽤于检查不⼀致性以及⽂件中是否存在任何问题。例如，如果⽂件有任何丢失的块，则通过此命令通知HDFS。
9. NAS（⽹络附加存储）和HDFS之间的主要区别是什么？
答： NAS（⽹络附加存储）和HDFS之间的主要区别 -
HDFS在⼀组计算机上运⾏，⽽NAS在单个计算机上运⾏。因此，数据冗余是HDFS中的常见问题。相反，复制协议在NAS的情况下是不同的。因此，数据冗余的可能性要⼩得多。
在HDFS的情况下，数据作为数据块存储在本地驱动器中。在NAS的情况下，它存储在专⽤硬件中。
10.格式化NameNode的命令是什么？
strpos什么意思答： $ hdfs namenode -format。
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