根据我的经验，了解面试结果会带来很大的不同。本文是一份全面的大数据面试问题指南，适合所有经验水平。我列出的问题涵盖了从基础知识到高级概念的所有内容，可帮助您建立信心并提高成功的机会。
最后，在我们开始之前，我想建议，准备大数据面试的最佳方法之一是参加我们的一门或多门专门针对大数据的 DataCamp 课程。选择最符合您面试公司首选语言的课程：使用 PySpark 的大数据基础知识或使用 R 中的 Trelliscope 可视化大数据。
常见大数据面试问题
让我们从最普遍的问题开始。
1.解释大数据的5V。
大数据的5V特征为：
数据量是指每天产生的数据量 paytm 数据库 这包括社交媒体、物联网设备等各种媒介。
速度：表示数据生成的速度，例如实时流数据或交易数据。它还强调了这些数据实时或近实时处理的速度。
多样性：突出数据类型的多样性，包括结构化（数据库）、半结构化（XML、JSON）和非结构化（视频、图像）。
真实性：处理数据的质量和可靠性；例如，清理数据以消除不一致性。
价值：代表通过分析数据得出的可操作见解。这将数据组件与业务组件集成在一起。
2.常见的大数据应用有哪些？
大数据解决了复杂问题并推动了多个领域的创新，例如：
医疗保健：预测分析和患者数据聚合可改善诊断和治疗计划
金融：利用交易模式检测欺诈；以及个性化银行服务。
电子商务：亚马逊等电子商务平台利用大数据来完成构建推荐系统、库存管理以及执行客户行为分析以实现个性化购物体验等任务。
交通运输：预测、实时交通管理和数学优化。
社交媒体：情绪分析以了解公众舆论。
3、大数据如何解决行业挑战？
大数据解决了许多关键挑战，例如管理和分析非结构化数据。我指的是文本文档和视频等。它还可以帮助企业使用分布式计算框架（即 Hadoop 和 Spark）处理海量数据集，从而解决存储和计算资源的可扩展性问题。
4. 什么是分布式计算，为什么它对大数据至关重要？
分布式计算将计算密集型任务拆分为多个较小的子任务，这些子任务可在多台机器上同时运行。例如，Hadoop 的 MapReduce 可跨多台服务器处理大型数据集，从而高效处理 PB 级数据。这种方法对于大数据至关重要，因为它能够加快处理速度、处理故障，并且可以轻松扩展以管理单台机器无法处理的数据。
5. 结构化、非结构化和半结构化数据有什么区别？
数据大致可以分为三类：
结构化数据：这是按行和列组织的数据，通常存储在关系数据库中，可使用 SQL 轻松搜索。
半结构化数据：包括 XML、JSON 和 YAML 等格式，其中数据有标签但缺乏严格的模式。
非结构化数据：不遵循任何预定义结构的数据，例如音频、视频和文本。
了解这些数据类型有助于组织选择适当的存储和分析方法来最大化价值。
大数据存储和基础设施面试问题
现在我们已经介绍了一般概念，让我们看看与如何存储和管理大数据相关的问题。
6.什么是 HDFS，为什么它很重要？
Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 是大数据系统的重要组成部分，旨在跨多个节点存储和管理大量数据。它的工作原理是将大型数据集分成较小的块，并将它们分布在一组节点上。它通过在不同的节点上复制数据块来确保数据可用性，即使硬件发生故障也是如此。HDFS 具有可扩展性，这意味着您可以随着数据的增长轻松添加节点。
7. 本地和基于云的大数据解决方案之间的主要区别是什么？
组织应该了解本地数据解决方案和基于云的数据解决方案之间的差异。在两者之间进行选择取决于成本、可扩展性需求和数据敏感度等因素。
本地部署：需要专用基础设施，是需要完全控制数据的企业的理想选择，通常是出于监管原因。因此，如果您正在处理敏感数据，本地部署解决方案可以为您提供增强的控制和安全性。
基于云：AWS、Azure 和 Google Cloud 等服务提供按需付费的可扩展性以及与 Spark 和 Hadoop 等大数据工具的集成。这些解决方案使企业无需投资物理基础设施即可处理和存储 PB 级数据。
