池网科技 一、面试官为什么会在面试中问奇葩问题？
1.考察求职者的临场反应能力
人在不同的情况下，他的水平是不一样的，面试官想要通过在在面试的关键环节设置障碍，也就是问一些奇葩的问题，这些问题很难直接回答，或许就没有答案，但是为什么要问呢，面试官就是想看看你的临场反应能力，看看面对难题是怎么应对的，如果很快镇定下来，然后理智思考，那就是优秀的人，如果抱怨，愤怒，懵圈，那就对不起了。
2.考察求职者的思维方式
一个人用什么样的方式去看待这个世界是非常重要的，就像一个杯子，从正面看和从上往下看是不一样的，同一件事从不一样的角度看待往往有不同的发现，在面试的过程中如果能发现又不一样思维方式的人，有的企业就需要特殊思维方式的人，例如微软谷歌等科技公司。
3.考察求职者的性格
人在有准备和没准的情况下是不一样的，要是都问一些你准备好的东西，面试官怎么能了解真实的你呢？如果现场让你去做一件事，而且还是还比较难的，人在这时候往往会暴露自己的真实情况，面试官就是通过这一点来识别你的性格，然后确定你是不是适应公司的相应岗位。
二、数据专员面试问题？
以下是一些可能涵盖数据专员面试的常见问题：
1. 你对数据专员的工作有什么了解？为什么对这个职位感兴趣？
2. 请描述你在过去的项目或实习中使用过的数据收集和处理方法。
3. 在数据分析过程中，你通常采取哪些步骤来清洗和验证数据？
4. 如何处理大量数据并找出其中的关键趋势和模式？
5. 在数据分析中，如何确保数据的准确性和一致性？
6. 你在过去的工作中如何使用可视化工具来呈现数据结果？
7. 你如何利用统计学方法和模型来解释和预测数据？
8. 如何与团队合作，共享数据分析结果和洞察？
9. 举例说明你如何在面对挑战或困难时解决数据质量或分析问题。
10. 你如何保持对新技术和行业趋势的敏感性，并将其应用到你的工作中？
这些问题旨在评估你的数据分析能力、技术知识、解决问题的能力以及团队合作能力。在面试前，建议你对这些问题进行准备，并结合自己的经验和知识进行回答。同时，了解相关企业的业务需求和数据分析工作的要求，以便更好地回答问题并展示你的适应能力。
三、数据标注面试必问题目？
当面试数据标注岗位时，以下是一些可能会被问到的常见问题：
1. 介绍一下你的背景和经验。这个问题旨在了解你的教育背景、工作经验以及与数据标注相关的技能和知识。
2. 你对数据标注这个职位有什么了解？面试官希望知道你对数据标注工作的理解和认识程度。
3. 在数据标注过程中，你如何处理遇到的困难或挑战？这个问题考察你的解决问题的能力以及应对压力的能力。
4. 请详细描述一项数据标注项目的流程。这个问题评估你对数据标注项目流程的熟悉程度和组织能力。
5. 你如何确保准确性和一致性在数据标注过程中？这个问题检验你的细致和仔细的工作态度以及对质量控制的重视程度。
6. 你如何处理标注中的模糊情况或歧义？这个问题考察你的逻辑思维和决策能力，看你是否能够有效地解决标注中可能出现的问题。
7. 你如何处理大量数据标注任务的时间管理？这个问题评估你的组织能力和高效工作的能力。
8. 你是否有编程或技术方面的知识？这个问题了解你是否具备额外的技能，例如使用编程工具或软件来提高标注效率。
9. 你是否有团队合作经验？这个问题考察你在团队环境中的沟通和协作能力。
10. 你对数据隐私和保密有什么了解？面试官想要了解你对数据安全和保密的重视程度。
请注意，在回答这些问题时，尽量结合自己的经验和知识进行回答，并用具体的例子或情况来支持你的回答。同时，展示积极的工作态度、良好的沟通能力和团队合作精神也是非常关键的。
四、面试大数据问题
随着大数据技术的不断发展，越来越多的公司开始重视招聘拥有大数据技能的人才。面试是了解候选人技能和经验的重要环节，面试官常常会提出各种涉及大数据的问题来考察应聘者的能力。本文将介绍一些常见的面试大数据问题，帮助应聘者更好地准备面试。
1. 什么是大数据？
大数据是指规模巨大、种类繁多且难以通过传统软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据具有三个特点，即数据量大、处理速度快和数据多样性，它可以用来分析趋势、行为和交易模式，从而帮助企业做出更明智的决策。
2. 大数据技术有哪些常见的应用？
大数据技术被广泛应用于各个领域，例如金融、零售、医疗保健、物流等。其中一些常见的应用包括：
- 市场营销分析：通过分析消费者行为数据，帮助企业更好地了解客户需求，优化营销策略。
- 风险管理：利用大数据技术对风险进行预测和管理，降低企业的风险承担。
- 智能推荐系统：基于用户行为数据，个性化推荐商品或服务，提升用户体验。
3. 介绍一下大数据处理的常用工具和技术。
在大数据处理领域，有许多常用的工具和技术可供选择，例如：
- Hadoop：开源分布式计算框架，可实现对大规模数据的存储和处理。
- Spark：快速、通用的集群计算系统，适用于大规模数据处理。
- Hive：基于Hadoop的数据仓库工具，提供类似SQL的查询语言。
4. 如何处理大规模的实时数据？
处理大规模的实时数据是大数据处理中的一个重要挑战。为此，可以采用以下方法：
- 流式处理：利用流式处理技术，实时处理数据流，如Apache Flink、Storm等。
- 内存计算：将数据加载到内存中进行计算，提高处理速度。
- 分布式存储：采用分布式存储系统存储实时数据，如Kafka、Redis等。
5. 在大数据处理中，如何解决数据安全和隐私保护的问题？
数据安全和隐私保护是大数据处理中需要重点关注的问题，可以通过以下方法加以解决：
- 数据加密：对敏感数据进行加密，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
- 访问控制：建立严格的访问控制机制，控制数据的访问权限，防止未授权的访问。
- 数据匿名化：对个人身份信息进行匿名化处理，保护用户隐私。
6. 未来大数据技术发展趋势是什么？
随着科技的不断进步，大数据技术也在不断发展。未来大数据技术可能会朝着以下方向发展：
- 人工智能结合：大数据与人工智能的结合会成为未来的趋势，实现更智能的数据分析和应用。
- 边缘计算：随着物联网技术的普及，大数据处理可能会向边缘计算发展，实现更快速的数据处理。
- 数据治理：数据治理将成为大数据技术发展的重要方向，帮助企业更好地管理和利用数据资源。
总的来说，面试大数据问题涵盖了大数据的定义、应用、技术、安全和未来发展趋势等多个方面，应聘者在面试前需充分准备，以展现自己在大数据领域的专业知识和能力。
五、面试官奇葩面试题？
01 面试官：秋千为什么只有前后荡，没有左右荡？
内心：啊？我想把自己装成脑震荡！
正解：秋千是一种娱乐方式，没有约定俗成一定是前后荡的，毕竟跟人们的玩法、数量，甚至体重都有关系。（考察辩证法，主要是思维逻辑）
02 面试官：用一两句话，向你6岁大的侄子解释一个数据库。
内心：小屁孩比我懂得多，哪用得着我解释。
正解：一个数据库就像一个冰箱，能够装下你喜欢吃的不同零食。（考察复杂问题简单化的能力，往往客户不懂术语）
03 面试官：向日葵每天都向着太阳，难道它的脖子不痛吗？
内心：向日葵的脖子痛不痛我不知道，我只知道，我的心那一刻好痛。
正解：向日葵合理运用外界条件，让自己的葵花籽粒粒饱满，造福子孙，脖子痛点算什么。（考察日常事物的分析能力，逻辑自洽就是OK的）
04 面试官：你怎么向一位盲人形容黄色？
内心：他看不见，说明白了又有什么用？
正解：一种太阳的光线穿过树林，照在身上的感觉，暖暖的。（抽象事物的具象化，考察的是语言的表达能力）
05 面试官：头被砍掉的那一瞬间，是头觉得身体掉了，还是身体觉得头掉了？
内心：什么问题？要我试了之后再告诉你吗？
正解：这个问题很有趣，头和身体相互配合才能发挥应有的作用，所以分开的那一瞬间，两者的价值不存在了。（情景化的问题抽象化，考察的是抓取重点的能力）
06 面试官：杭州有多少个红绿灯？
内心：我又没有去过，杭州不是有智慧大脑嘛，点下鼠标不就知道了。
正解：我不能给出准确的数量，但是可通过类比估算法粗略估算一下，例如一平方公里有100个，那么100平方公里就有1万个！（考察思考困难问题的能力，重点在于拆解问题的能力。客户的需求往往是模糊的，具体拆解才能明白）
07 面试官：蝙蝠侠和超人打架，你怎么劝？
内心：劝什么劝，赶紧拿出手机拍照发朋友圈。
正解：打架往往是意见不一致引起的，那么有特异功能的人还打架，往往是因为感情的事。所以，找到女主角来劝就好啦。（考察转化问题的能力，俗称瞎扯）
08 面试官：我身上哪个洞最小？
内心：一个女同志问这样的问题不好吧。
正解：漏洞，因为任何程序都有BUG。（考察应变的能力，毕竟难以启齿的柔弱，往往是陷阱）
09 面试官：你能说出7个小矮人的名字吗？
内心：我不是白雪公主，干啥要分得那么清楚。
正解：7个小矮人的名字我确实不记得，但是我记得白雪公主不偏爱任何一个，所以我没有记住。（看起来考的记忆力，其实还是应变的能力，可以用幽默化解）
10 面试官：把你的生活写成新闻故事，你会用什么样的标题？
内心：我的生活就是一部《隐秘的角落》，确定要写成故事嘛！
正解：生活本来是平淡的，但起码有一些亮色，就是未来遇见的，都是好看的面试官。（本身问题很刁钻，考察的是综合素质，可以多运用优秀的语言组织来体现自己的不平淡）
11
面试官的第一句话不是“请介绍一下你自己！”
而是“你有什么问题问我吗？”
......
12
面试开始，彼此沉默十秒、二十秒、三十秒、一分钟。
我终于忍不住：“请问，可以开始了吗？”
面试官说：“不好意思，反应时间超过二十秒的，我们公司都不会录取，你现在该怎么办？”
......
六、gis数据处理面试问题？
其实，不管是什么样的面试形，问的问题都差不多，万变不离其宗，都有规律可寻。其实对所有的面试官而言，只有一个目的：在最短的时间里了解到你最多的信息。想高效率的准备面试，先从这七个大方面着手吧！ 一、基本情况 1、请用最简洁的语言描述您从前的工作经历和工作成果。
二、专业背景 您认为此工作岗位应当具备哪些素质？
三、工作模式 您平时习惯于单独工作还是团队工作？
四、价值取向 您对原来的单位和上司的看法如何？
五、资质特性 您如何描述自己的个性？
六、薪资待遇 是否方便告诉我您目前的待遇是多少？
七、背景调查 您是否介意我们通过您原来的单位迚行一些调查？ 95%的面试基本上都离不开这些问题，当然还有可能问一些专业问题，我想如果你做过的话应该都不是什么难事，一般面试官都不会过多的问专业方面的问题的。
七、大数据面试常问的问题？
关于这个问题，1. 什么是大数据？
2. 大数据的特点是什么？
3. 大数据技术的应用场景有哪些？
4. Hadoop和Spark有什么区别？
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. 大数据处理中的数据清洗和数据预处理技术有哪些？
9. 如何处理大规模数据的分析和挖掘？
10. 大数据处理中的机器学习技术有哪些？
11. 大数据处理中的数据可视化技术有哪些？
12. 如何解决大数据处理中的安全和隐私问题？
13. 大数据处理中的实时处理技术有哪些？
14. 如何进行大数据的性能优化？
15. 大数据处理中的数据质量如何保证？
16. 大数据处理中的数据备份和恢复技术有哪些？
17. 大数据处理中的数据集成和数据共享技术有哪些？
18. 如何评估大数据技术的性能和效果？
19. 大数据处理中的容错机制有哪些？
20. 大数据处理中的数据治理和数据管理技术有哪些？
八、奇葩情感问题段子？
.问：⼥孩⼀⽶六左右，男孩⼀⽶⼋，配吗？
答：不配的，因为你已然觉得不安⽽上⽹找⽀持了，裂痕⼀旦存在，⽆关⼤⼩，都会给未来造成困扰，前提条件都不好了，你觉得你们能⾛下去？扯！
夏末点评：史上最最最最⽕上浇油的回答，恋爱跟⾝⾼有⽑线关系么？
九、学生会组织部面试提问有哪些奇葩问题？
会有一些你不好回答的问题你对部门的认识怎么样（这种问题你需要实现去了解学生会再进一步了解组织部，然后把组织部的职能还有会举办的活动说出来）你报了几个部门（按照实际情况来，如果是第一个来面试这个部门可以说出来会加分）为什么你想来这个部门（说热情还有偏好之类的真实的话）你有女（男）朋友吗，如果工作那天刚好你们纪念日怎么办（可以从紧急方面还有先后约定方面处理，处理合适就可以了）你觉得你面前这几个面试官哪个更帅（漂亮）（看颜值回答）你会唱歌吗，现场来一段你觉得你哪里优秀会被录取（说说优点，以及符合组织部的一些活动的优势）
十、大专大数据面试常问问题？
您好大数据面试常问问题有很多，以下是一些常见的问题：
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有什么区别？
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启动流程是什么？
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闭包以及函数柯里化是什么？
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？
常用端口号是什么？
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为什么不在ZK存储offset？
kafka如何保证数据不丢失不重复？
kafka保证存储一致性是什么？
大数据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分区分配以及再平衡有哪些方式？
