如何面試資料庫工程師

A. 大數據開發工程師面試主要面試哪些內容

面試大數據開發工程師時，面試內容會根據崗位、公司、面試官的不同而有所差異。整體而言，面試主要圍繞大數據開發的核心技術進行提問。以下是一些常見且普遍涉及的問題：

首先，面試官通常會從求職者的基本情況開始了解，包括工作經歷和項目經驗。接下來，面試將深入技術層面。面試中，Java是基礎，但通常不會深入，重點在於將Javase部分掌握牢固。

在數據處理技術方面，Hadoop生態（包括Yarn、Zookeeper、HDFS）是必問內容，尤其是底層原理，因為這些是大數據處理的基礎。Maprece的shuffle過程也是面試中常見的提問點。

對於資料庫操作，如Mysql、Oracle和Postgres的SQL操作和資料庫管理，是面試中的重要考察點。Linux操作系統的基本命令和shell腳本編寫能力也是考核范圍。

數據處理工具，如Kettle或Sqoop，至少掌握一個，以證明求職者具備處理大規模數據的能力。

在數據倉庫方面，建模和數據模型的問題是面試的重要內容，能夠說明求職者理解數據結構與分析。

對於偏向數倉開發的崗位，更深入的技術問題會涉及到SparkSql和SparkStreaming的底層原理、內核和任務提交過程，以及與MapRece的對比。Storm和Flink的了解與使用也變得尤為重要，特別是Flink，因其在未來大數據處理中的應用越來越廣泛。

Redis、Kafka、ElasticSearch等數據存儲和消息傳遞系統是大數據應用中不可或缺的部分，因此深入理解和熟練操作這些系統是求職者需要具備的能力。

Impala和Kylin的使用經驗，尤其是對於數據倉庫的優化和查詢處理，也是面試中的關鍵點。

Python作為數據處理和分析的強大工具，如果求職者能夠熟練掌握，將大大增加其在面試中的競爭力。

最後，面試中還可能涉及集群管理和運維知識，數據傾斜問題以及Spark JVM內存調優等高級技術問題，這些都是大數據開發工程師需要掌握的技能。

總的來說，面試大數據開發工程師時，問題會圍繞上述技術領域展開，求職者需要具備扎實的理論知識和豐富的實踐經驗，以應對不同公司和面試官提出的多樣化問題。

B. 2021年大數據工程師面試內容包括哪些

【導語】近年來，大數據發展如火如荼，很多人都選擇學習大數據專業或者轉行大數據，大數據里又包含很多就業崗位，所以在進行崗位選擇的時候，還是需要大家合理選擇，為了幫助大家更好的進入大數據行業執業，下面就把2021年大數據工程師面試內容給大家進行一下具體介紹。

1、自我介紹

一般上來就是自我介紹，談下工作經歷和項目經驗，面試官會根據你的項目經驗對你進行技術面試。在自我介紹時，一定要抓住核心說，不要太啰嗦，盡量放大自己的價值，讓面試官感受到你對工作的熱情，以及以後對公司貢獻的能力。

2、數倉開發知識技能

(1)Java是必問的，不過問的不深，把Javase部分吃透，足以應付Java部分的面試。

(2)Hadoop生態，Yarn、Zookeeper、HDFS這些底層原理要懂，面試經常被問。

(3)Maprece的shuffle過程這個也是面試被常問的。

(4)Hbase和HIve，搞大數據這些不懂真的說不過去。

(5)Mysql、Oracle和Postgres資料庫操作要回，Sql要會寫。

(6)linux操作系統，這個簡單得命令必須要懂，會寫shell腳本更好了。

(7)Kettle或Sqoop這種數據處理工具至少要會一個。8，數據倉庫建模、數據模型的問題。

3、技術方面知識技能

(1)SparkSql和SparkStreaming，底層原理、內核、提交任務的過程等等，盡量深入內幕，這個經常會跟MapRece作比較的。當然也要了解Storm和Flink，Flink這個建議要學會，以後用處會越來越廣。

(2)Redis、Kafka、ElasticSearch這些都得懂原理，深入了解，會使用，會操作，會調優。

(3)impala和kylin這些盡量也要了解會用

(4)Python這個要是有能力，有精力，建議也要往深處學習，我目前正在自學中。

(5)集群的問題，包括一些簡單的運維知識。

(6)大數據數據傾斜的問題，包括Spark JVM內存調優問題等等。

關於2021年大數據工程師面試內容，就給大家介紹到這里了，希望對大家能有所幫助，當然進入大數據行業，還需要大家在平時不斷進行技能提升，這樣才能更好的擁有一席之地。

C. 大數據分析工程師面試集錦8-ES

大數據與智能公眾號致力於分享大數據、數據分析、人工智慧等領域原創內容，由實戰經驗豐富的技術團隊運營，每周至少推送10篇精品文章。本篇是ES面試指南，涵蓋重要概念、實戰問題與策略，旨在幫助准備大數據分析工程師面試者。

Elasticsearch面試中，考察的重點在於其在大數據生態系統中的重要性，理解其基本原理和概念，如實時搜索、分布式特性等。以下是精選的部分面試題：

1. 描述Elasticsearch的刪除和更新文檔流程，以及如何保證讀寫一致性。


2. 索引調優手段，如日期模板創建索引、使用別名、定時force_merge等，以及如何優化寫入性能和倒排索引。


3. 解析倒排索引的作用，以及查詢過程中如何利用倒排索引提高效率。


4. 比較ES的四種查詢方式，如_local、_primary和_shards，理解搜索的執行流程。


5. 解釋settings與mapping在Elasticsearch中的作用，分別涉及索引配置和欄位定義。

通過這些題目，面試者可以深入理解Elasticsearch的內部工作機制，提升應對面試問題的能力。篇末提供了一些建議和總結，幫助面試者全面准備ES相關的知識點。