⼤数据⾯试3分钟⾃我介绍_⼤数据开发⼯程师⾯试主要⾯试内
容
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etl工具有哪些⼤数据开发包括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。
⼈的要求，并展开做⼀些⾯试的准备。

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