hive面试题及答案，hive数据仓库面试题

hive面考试试卷及答案？

1、你认为你个性上最大的优点是什么？

回答提示：沉着冷静、条理了解、立场坚定、顽强向上。

乐于助人和关心他人、适应能力和幽默感、乐观和友爱。我在北大青鸟经过一到两年的培训及项目实战，加上实习工作，使我合适这份工作。我相信我能成功。

2、说说你最大的缺点？

回答提示：这个问题企业问的可能性很大，一般不期望听到直接回答的缺点是什么等，假设求职者说自己小心眼、爱忌妒人、很懒、脾气大、工作效率低，企业肯定不会录用你。绝对不要自作聪明地回答“我最大的缺点是过于追求完美”，有的人以为这样回答会显得自己比较出色，但其实，他已经岌芨可危了。企业喜欢求职者从自己的优点说起，中间加一部分小缺点，最后再把问题转回到优点上，突出优点的部分。企业喜欢聪明的求职者。

3、你对加班有什么不一样的看法？

回答提示：其实不少公司问这个问题，依然不会证明一定要加班。 只是想测试你是不是愿意为公司贡献。

回答样本：假设是工作需我会义不容辞加班。我目前单身，没有任何家庭负担，可以全身心的投入工作。但同时，我也会提升工作效率，减少没有必要要加班。

hive数据仓库面试都问什么？

在hive数据仓库面试中，一般会被问到技术技能、经验及项目有关问题。

因为作为数据仓库及数据处理领域的热门技术，hive使用广泛，故企业对人才需求也很高，还对候选人的技术实力和项目经验也有很高的要求。同时，还会特别要注意关注面试者的学习能力和处理问题的能力。

面试需准备的材料和知识也涵盖基础知识、数据存储与处理、性能优化、设计开发等方面。

hadoop面试常问一下题？

在Hadoop面试中，下面这些内容就是一部分常见问题：

1. 什么是Hadoop？它的组成和工作原理是什么？

2. HDFS是什么？它的特点是什么？

3. 请解释MapReduce的概念和工作流程。

4. 如何设置和配置Hadoop集群？

5. 如何处理数据冗余和数据损坏问题？

6. 请解释Hadoop中的NameNode和DataNode的作用。

7. 如何达到数据安全性和访问控制？

8. 如何在Hadoop中处理大型数据集的并行处理和分布式计算？

9. 什么是YARN？它在Hadoop中的作用是什么？

10. 请解释Hive的概念和用途。

11. 如何优化Hadoop集群的性能和可靠性？

12. 如何进行故障排除和故障恢复？

13. 如何处理数据倾斜和无法提升的尴尬境地问题？

14. 请解释Hadoop中的压缩和序列化的作用。

15. 你是否有在Hadoop生态系统中使用过其他工具和技术？

这些问题涵盖了Hadoop的基本概念、架构、工作流程还有一部分实质上应用和优化方面的知识。鼓励在面试前充分准备和研究Hadoop的考点归纳和实践经验，以便可以对这些问题作出清晰、准确的回答。

腾讯数据库面试流程？

1.理解 hadoop 的分布式文件系统，掌握并熟悉 mapreduce 原理

? 2.熟悉 storm 流式计算框架

? 3.熟悉 spark 根据内存计算框架、深入理解 spark 工作机制，掌握并熟悉 spark任务的执行流程

? 4.掌握并熟悉 spark SQL 进行数据处理、查询、统计，掌握并熟悉 spark RDD 算子

? 5.熟悉 hive 的工作原理，了解数据仓库建立，完成对数据抽取和分析

大数据信息内容服务平台面试常问的问题？

常问的问题涵盖数据清洗的过程、数据挖掘的算法和工具、统计分析的方式、机器学习的模型和应用案例等等。因为大数据信息内容服务平台行业发展快速，详细的面考试试卷目会随着时代和技术的蓬勃发展和进步而持续性更新和变化。同时，企业也会按照招聘职位和要求来选择适合的面试的具体内容。总而言之，在准备面试前，应该全面了解自己所申请的岗位，并针对该岗位的要求专门准备面试。

回答请看下方具体内容：下面这些内容就是一部分大数据信息内容服务平台面试常常问到的问题：

1. 什么是大数据信息内容服务平台？大数据信息内容服务平台的定义是什么？

2. 大数据信息内容服务平台技术有什么？请简单讲解一下。

3. 数据仓库和数据湖有哪些区别？

4. Hadoop的组件涵盖什么？请简单讲解一下。

5. Hive和HBase有哪些区别？它们在什么场景下应该被使用？

6. 什么是MapReduce？如何使用它来处理大数据信息内容服务平台？

7. 请简述一下Spark的架构。

8. 如何评估和优化Hadoop集群的性能？

9. 什么是数据分析？数据分析的步骤是什么？

10. 什么是机器学习？机器学习的应用场景有什么？

11. 请简单讲解一下常见的机器学习算法。

12. 如何评估和优化机器学习模型的性能？

13. 什么是深度学习？深度学习的应用场景有什么？

14. 请简单讲解一下常见的深度学习算法。

15. 如何评估和优化深度学习模型的性能？

第一，简单的自我讲解，面试者需简单明了的让面试官了解他想要的信息 第二 为什么来我司应聘，看看对公司是不是了解感兴趣 第三 你的优点缺点是那些是否与岗位有冲突或者加分项 第四 为什么从上家单位离职 第五 多久能到岗，工资待遇要求

有关这个问题，1. 什么是大数据信息内容服务平台？

2. 大数据信息内容服务平台的特点是什么？

3. 大数据信息内容服务平台技术的应用场景有什么？

4. Hadoop和Spark有哪些区别？

5. 什么是MapReduce？

6. 什么是HDFS？

7. 如何处理大规模数据的存储和访问？

8. 大数据信息内容服务平台处理中的数据清洗和数据预处理技术有什么？

9. 如何处理大规模数据的分析和挖掘？

10. 大数据信息内容服务平台处理中的机器学习技术有什么？

11. 大数据信息内容服务平台处理中的数据可视化技术有什么？

12. 如何处理大数据信息内容服务平台处理中的安全和隐私问题？

13. 大数据信息内容服务平台处理中的实时处理技术有什么？

14. 如何进行大数据信息内容服务平台的性能优化？

15. 大数据信息内容服务平台处理中的数据质量如何保证？

16. 大数据信息内容服务平台处理中的数据备份和恢复技术有什么？

17. 大数据信息内容服务平台处理中的数据集成和数据共享技术有什么？

18. 如何评估大数据信息内容服务平台技术的性能和效果？

19. 大数据信息内容服务平台处理中的容错机制有什么？

20. 大数据信息内容服务平台处理中的数据治理和数据管理技术有什么？

常问的问题涵盖但不限于以下哪些方面：1. 数据预处理：什么是数据预处理？经常会用到的数据预处理方式有什么？2. 数据挖掘：什么是数据挖掘？数据挖掘的过程涵盖什么步骤？3. 数据可视化：什么是数据可视化？数据可视化的目标是什么？经常会用到的数据可视化工具有什么？4. 算法和模型：在大数据信息内容服务平台领域中，经常会用到的算法和模型有什么？它们的应用场景是什么？5. 数据库：什么是数据库？经常会用到的数据库有什么？它们的区别是什么？如何进行数据库优化？综合上面所说得出所述，大数据信息内容服务平台面试涉及的问题深度和广度都较大，需掌握并熟悉多个方面的知识和技能。

大学专科大数据信息内容服务平台面试常问一下题？

您好大数据信息内容服务平台面试常问一下题有不少，下面这些内容就是一部分常见的问题：

MapReduce如何选择垃圾回收器？

如何配置hdfs集群？

如何搭建yarn集群？

hive的执行引擎是什么？

Tez底层，数据倾斜如何处理？

Reduce Join 和Map join有哪些区别？

MR的压缩是什么？

spark中repartition和coalesce的区别是什么？

spark四个byKey的区别是什么？

flume如何监听文件夹下的新文件？

flume如何保证数据不丢失？

spark算法如何判断DAG？

spark任务全流程是什么？

spark shuffle是什么？

spark RDD是什么？

100w条数据的全排序怎么做？

spark中的分区有哪几种？

spark水塘抽样算法是什么？

hdfs文件读写流程是什么？

hdfs开始流程是什么？

hadoop架构是什么？

Zookeeper的同步过程是什么？

Zookeeper的选举机制是什么？

kafka如何保证不丢数据？

spark节点通信问题是什么？

scala闭包还有函数柯里化是什么？

spark运行模式是什么？

spark和MR的主要区别是什么？

当Spark涉及到数据库的操作时，如何减少Spark运行中的数据库连接数？

RPC和HTTP的区别是什么？

经常会用到端口号是什么？

kafka脑裂是什么？

kafka选举机制是什么？

spark数据倾斜排查是什么？

kafka何不在ZK存储offset？

kafka如何保证数据不丢失不重复？

kafka保证存储完全一样性是什么？

大数据信息内容服务平台中的设计模式是什么？

zk和kafka的关系是什么？

kafka Kraft模式是什么？

kafka分区分配还有再平衡有什么方法？

1、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。

2、在处理大数据信息内容服务平台途中，如何保证得到希望值？

3、如何让一个互联网爬虫速度很快、抽取更好的信息还有更好总结数据以此得到一干净的数据库？

4、点击流数据肯定是实时处理？为什么？哪部分应该实时处理？

5、你最喜欢的编程语言是什么？为什么？

6、如何把非结构化的数据转换成结构化的数据？这是不是真的有必要做这样的转换？把数据存成平面文本篇文章件是不是比存成关系数据库更好

大多数情况下主要是问一下你的工作经验，工作能力，对大数据信息内容服务平台的理解，打算怎么处理你的以前的一部分工作经历。

hive的优缺点？

优点

1.

简单容易上手:提供了类SQL查询语言HQL

2.

可扩展:为超大数据信息内容服务平台集设计了计算/扩展能力(MR作为计算引擎,HDFS作为存储系统) 大多数情况下情况下不用重启服务Hive可以自由的扩展集群的规模。

3.

提供统一的元数据管理

4.

延展性:Hive支持用户自定义函数,用户可以按照自己的需求来达到自己的函数

缺点

没有

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