1. 大數據工程師面試攻略有哪些
1、面試過程是一次高效的交流
首先，我覺得面試官有責任保證面試過程是一次高效的交流。你要獲取到你需要的信息，對面試者做全方位的考量;面試者也要獲取到他需要的信息，面試官(若面試成功很大可能是自己的上級)的水平，公司技術要求水平，自己是否適合這家公司，公司是否需要自己。
面試是一個雙向選擇的過程，面試官在選人，面試者在選公司。而面試者了解這家公司最直接的途徑就是通過面試官。
2、面試官
說說面試官，我先說幾個面試官常會有的問題。問題問得太跳躍，想到什麼問什麼。抓住一個面試官自己很熟的知識點或者方嚮往死里問 ，完全不會根據面試者的回答情況做調整(我是來面試的，不是來看你炫技的)。
3、技術問題
只問技術，不問業務，技術問題問得太表面，當然我也見過不錯的面試官，問題問得很有水平。那有水平的面試官會給人什麼樣的感覺?答得很舒服，不管結果怎麼樣，總之能展現出自己應有的水平面試過程是有收獲的，沒有白來，知道了自己的欠缺，如果面試者是個到處搶著要的高手，那你有水平的提問會給這個面試者留下深刻印象，畢竟大家都是喜歡和厲害的人當同事的。
4、提問
說說提問，思路想法，表達能力，技術功底，熱情。這幾個點我是比較看重的。很多問題都是圍繞著這幾個點展開的，大家看下有沒有借鑒意義。
2. 面試大數據工程師,這些技巧你知道嗎
考演算法，就像很多人說的，知道了一個演算法又能怎麼樣，可能工作中一輩子都用不上，就算能用上，很多的演算法都有庫和包實現了，拿來用就是了。確實是這樣，所以考演算法，並不是為了考，為了會，而是為了在探討演算法的過程中，考察和驗證一個人是否聰明，是否基本功扎實，是否能夠順暢溝通，是否能夠快速反應和學習。在討論和交流的過程中，發現閃光點。能不能想出來，或是說出來，並不是考演算法的要點。
再看寫代碼，則是更多的為了考察和驗證出活的能力。在很多的情況下，用什麼語言寫是沒有要求的。這樣，一是可以考察基本功，沒有基本功，是不可能能快速出活的。二是可以考察平時的訓練積累和經驗，包括工作方式，編程風格，思考方法，等等。三是接受任務和完成任務的主動性，是不是願意接受任何團隊需要完成的任務。四是完成任務的速度和質量，也就是出活的速度和質量。這種寫代碼的測試，會是之後工作情景的一個小小的縮影。
從寫代碼的過程和最後寫出的代碼，可以深入的考察一個人的基本素質，工作方式，和出活的條件，和出活的效率和質量。
至於主動性，或是責任心，有多方面和多種方式可以考察和驗證，比如，聊過去的項目，在項目中的角色，完成的任務，完成的質量。在聊演算法，寫代碼的過程中，也能夠窺見一些，因為，一個不主動負責的人，是很難在完成具體任務時佯裝出來的。
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3. 常見大數據公司面試問題有哪些
1、您對“大數據”一詞有什麼了解?
答： 大數據是與復雜和大型數據集相關的術語。關系資料庫無法處理大數據，這就是為什麼使用特殊的工具和方法對大量數據執行操作的原因。大數據使公司能夠更好地了解其業務，並幫助他們從定期收集的非結構化和原始數據中獲取有意義的信息。大數據還使公司能夠根據數據做出更好的業務決策。
2、告訴我們大數據和Hadoop之間的關系。
答： 大數據和Hadoop幾乎是同義詞。隨著大數據的興起，專門用於大數據操作的Hadoop框架也開始流行。專業人士可以使用該框架來分析大數據並幫助企業做出決策。
注意： 在大數據采訪中通常會問這個問題。 可以進一步去回答這個問題，並試圖解釋的Hadoop的主要組成部分。
3、大數據分析如何有助於增加業務收入?
答：大數據分析對於企業來說已經變得非常重要。它可以幫助企業與眾不同，並增加收入。通過預測分析，大數據分析為企業提供了定製的建議。此外，大數據分析使企業能夠根據客戶的需求和偏好推出新產品。這些因素使企業獲得更多收入，因此公司正在使用大數據分析。通過實施大數據分析，公司的收入可能會大幅增長5-20%。一些使用大數據分析來增加收入的受歡迎的公司是-沃爾瑪，LinkedIn，Facebook，Twitter，美國銀行等。
4. 大數據開發工程師面試主要面試哪些內容
只要數據量級大(或者是數據復雜度，或者是其他方面的量級大)到普通的處理方法無法處理地實際上都可以算作是大數據開發，只不過一般大數據開發目前招聘的很多都是做數據處理的。有如下幾個方向:1)數據挖掘是大數據處理地一個方向，這里做數據挖掘要有一些統計學基礎才能做，目前數據挖掘的方向其實不是很明確，和人工智慧，機械學習也有一些關系，如果是做數據挖掘，基本的數據會由數據平台部或數據運維部門提供2)數據平台的開發(這里的平台開發在不同公司的內容又不一樣，小公司可能是根據公司業務做一套完整的數據分析系統，大公司這個職位可能是一些開源組件的二次開發)3)大數據運維方向:比如hadoop，spark集群的運維，涉及到ha等內容4)大數據分析方向:有的公司會將職責細化，招聘一些專業的分析人員，去寫hql或者是其它類sql來對數據進行分析最後，其實大數據平台相關工作的劃分並不清晰，行業里沒有統一標准，大公司小公司情況不同。關於技術方向更是用什麼的都有，比如有的公司用spark，有的用impala，還有的用clickhouse等，最近flink也逐漸進入大家的視野。所以在找工作時應該要考慮的是自己的強項是什麼，同時在選擇工作時要考慮到這個工作在做了三五年後，從這家公司出來還能不能找到工作。我個人的建議是如果你會java,那不要脫離java(scala)語言去做大數據開發，也不要專業只去做數據分析工作，大數據行業目前仍舊有一些泡沫(個人看法)，很多組件仍舊是基於java的，一旦脫離java語言本身，那源碼閱讀，二次開發都會有問題，同時生產環境自動化去執行一些代碼也是需要語言支持的，或者最差的預估，如果大數據行業嚴重縮水(比如某些公司可以分析，可以挖掘的內容有限)，可以隨時轉到java伺服器開發方向。
5. 怎麼面試大數據分析師
1、考察對數據的敏感度。
面試的時候，數據部門經理問一些生活中的數據的問題，一個優秀的數據分析師對數據有很強的敏感度，生活中常見的數據，你直觀的感受往往能反應出你的資質。
2、數學基本概念和統計學方法。
遇到的有排列組合的問題的，還有指數衰減的定義等等。或者直接給一個問題或者數據，問問你打算用什麼樣的方法怎樣去分析。在給你數據的時候，一定要記得說數據預處理！這一點非常重要，這樣會讓人覺得你的回答邏輯清楚，有條有理。如果想從事與數據科學相關的崗位，需要學習的數據知識可以參考成都加米穀大數據培訓機構的：想從事數據科學相關崗位，這些數學基礎「必備」。
3、編程能力。
你一定要有自己熟練的軟體，常問的問題是，你一般用excel干什麼，常用的函數有哪些，是否用過數據透視表，是夠用過宏，平時多久用一次R，是否用過或了解過並行，等等關於軟體的問題。在面試小公司時，HR會可能直接給你一個數據進行數據分析，題目一般給的都不太難。
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6. 大數據開發人員面試常會被問什麼問題
1、你自身的優點
這個問題不僅僅是在大數據面試當中常常被問，在各行各業的面試中都經常出現。所以面試者要盡可能說一些和工作相關的優點，比如「學習能力強」「能抗住壓力」等，再舉一個自己之前工作的例子進行證明，這會讓面試官覺得很真實。
2、為什麼要離開上家公司
其實面試官問這種問題的時候，就是在看你人品。很多人覺得說上家公司不好的話才是好的，其實不是的，離職見人品，如果你能在面試官面前說上家公司的不好，也能在下家公司說這家公司的不好。所以在面試官問及這個問題的時候，最好結合自身的發展來說。
3、未來幾年的規劃
回答這個問題的時候，不要說自己不知道、不清楚，會顯得你這個人沒有目標和方向。所以如果應聘者對這個問題不知道怎麼回答的時候，可以跟面試官交流一下現在大數據行業的職業目標以及准備做些什麼去實現這個目標，至少要讓面試官看到應聘者對選擇這個職業的熱情，甚至是對選擇這份工作的熱情。
7. 面試大數據時要怎麼准備
了解要面試的公司
對要面試的公司進行深入的研究了解，包括公司的企業文化，企業的發展狀況，從而在面試時輕松面試，成功的概率自然會提高很多。
在面試中要介紹自己對於團隊精神的認知
面試過程之中有一些招聘方會問到團隊精神的問題，但有一些則不會問到這方面的問題，但不會問到這樣問題的招聘人員並不表示他對於這樣的問題並不關注，要知道在大數據開發技術方面，很多地方都是需要團隊協作的。因此，在團隊協作方面有著極高的要求，所以我們在招聘過程中一定要講解到自己對於團隊精神理念的認知，以及在團隊協作表現方面的能力如何，這會讓我們求職成功的概率更高。
在大數據面試的時候一定要將自己的項目經驗展示出來
我們應聘的工作是大數據方面的工作，因此想要擁有更高的面試成功機會，那麼就必須要有相應的項目，在大數據面試技巧這個問題上，我們需要關注的核心要點就是自己的項目經驗，如果你本身只有大數據的理論知識，而沒有項目實戰經驗，這種狀態之下能夠成功應聘上的概率自然降低了很多，為了規避這方面的問題產生，我們一定要做些大數據的項目，積攢項目經驗，這樣面試的時候也有話說。
8. 大數據面試要准備哪些
一、大數據面試要准備一些應試須知：
1、讓面試官記住你的名字。很多人在介紹自己名字的時候僅僅只有簡單的一句「我叫某某某」,直到你的自我介紹完畢,面試官也沒有記住你的名字,如果後續的自我介紹中沒有突出的表現,那麼這樣的自我介紹註定是失敗的。
2、告訴面試官和應聘職位相關的工作經歷。在自我介紹自己的工作經歷時,一定要注意哪些經歷是和應聘職位相關,對應聘有幫助,哪些是毫無意義的。例如應聘技術人員的職位,我們主要講從事本職工作的經歷,如果有從事其他行業的經歷,比如從事過銷售,組織,管理工作的,也可以略微提一下,往往會對應聘起到一定的幫助。
3、在面試官面前展現性格陽光的一面。性格也是面試官需要考察的一項,一般來說活潑、外向的性格始終會受到大家的親睞,所以我們在面試官面前一定要展示性格陽光的一面,即使內向,也不能表現出來。
4、簡單的介紹一下自己的未來規劃。未來規劃這一項是為了告訴面試官,我是一個有計劃、有目標、有理想的人,我參加面試是因為我對這份工作比較熱愛,而不是為了混口飯吃而應聘這項工作。很多老闆最怕找到以混日子為目的的員工。
5、注意揚長避短。揚長避短也就是說在面試時盡量選擇自己好的方面來說,只說自己的優點,避免談及自己的缺點。從人性的角度來講,人們總是對負面的新聞感興趣,因此在面試時,面試官會千方百計的發現你的缺點,你的弱項,如果我們主動將缺點暴露給對方,那麼產生的影響往往是負面的。
細節決定成敗,一個簡單的自我介紹雖然只有短短的幾分鍾,但是其內容卻包羅萬象,因此在面試時自我介紹的完美與否是舉足輕重的。
二、大數據面試要准備一些常見的面試題：
1、你會Java語言嗎？熟悉到什麼程度？
2、你最喜歡的編程語言是什麼？為什麼？
3、處理過的最大的數據量？你是如何處理他們的？處理的結果如何。
2、在處理大數據過程中，如何保證得到期望值？
3、如何讓一個網路爬蟲速度更快、抽取更好的信息以及更好總結數據從而得到一干凈的資料庫？
4、點擊流數據應該是實時處理？為什麼？哪部分應該實時處理？
6、如何把非結構化的數據轉換成結構化的數據？這是否真的有必要做這樣的轉換？把數據存成平面文本文件是否比存成關系資料庫更好？
7、如何判別maprece過程有好的負載均衡？什麼是負載均衡？
8、Spark和Hive的區別，以及Spark和Hive的數據傾斜調優問題？
9、Hive和Hbase的區別？
10、MapRece的思想，以及MapRece調優問題？
11、你所了解的開源網站？
12、有兩個集群，每個集群有3個節點，使用hive分析相同的數據，sql語句完全一樣，一個集群的分析結果比另外一個慢的多，給出造成這種現象的可能原因？
13、Hbase的優化？
14、集群的版本，以及集群的瓶頸問題？
15、CRM項目，怎麼跟Spark結合？
16、如何創建一個關鍵字分類？
17、海量日誌數據，提取出某日訪問網路次數最多的那個IP？
18、Hadoop和Spark處理數據時，出現內存溢出的處理方法？
19、有一個1G大小的一個文件，裡面每一是一個詞，詞的大小不超過16位元組，內存大小限制大小1M，返回頻率最高的50個詞。
20、你是如何處理缺少數據的？你是推薦使用什麼樣的處理技術，或者說你是用什麼樣的技術處理呢？
9. 面試問題 直接給我答案 .請結合你報考的大數據開發工程師崗，談談你具條什麼樣的優勢
摘要 1.市場需求量大
10. 大數據面試第一自我介紹，第二，為什麼報大數據專業，第三對大數據的理解
摘要 您好