池网科技 一、京东数据分析师面试题？
（1）项目的数据量多大，多少维，数据都是怎么预处理的。
（2）你应用过哪些数据挖掘算法，针对简历上的算法或者模型，你看过源码或者模型中细节你知道多少，还是仅仅调用API用用而已
(3）项目中，你遇到过的最大的困难时什么，怎么解决的，从中学到什么。
（4）项目中hadoop搜索引擎你是怎么设计的，其中的分词是什么。
（5）数据是存在HDFS中还是Redis中的。
（6）spark和Hadoop的基本架构，尽量说。
二、高级大数据运维面试题？
以下是一些大数据运维面试题及其答案：
1. 问题：Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的特点是什么？
答案：HDFS 具有以下特点：
- 分布式：数据存储在多台服务器上，实现数据的分布式存储和处理。
- 高度可靠性：采用冗余数据存储和数据完整性检查，确保数据的可靠存储。
- 数据一致性：通过客户端缓存和数据完整性检查，确保数据的一致性。
- 容量大：可扩展到 PB 级别的数据存储。
- 快速读写：采用流式读写方式，支持快速读取和写入数据。
- 自动压缩：对数据进行自动压缩，降低存储空间需求。
2. 问题：MapReduce 编程模型有哪些优点和缺点？
答案：
优点：
- 分布式处理：MapReduce 可以在多台服务器上并行处理大量数据，提高计算效率。
- 易于扩展：MapReduce 具有良好的可扩展性，可以随着数据量和计算资源的增加而扩展。
- 容错性：MapReduce 具有良好的容错性，遇到故障时可以重新分配任务并重新执行。
缺点：
- 编程模型简单，但学习成本较高。
- 适用于批量计算，对实时性要求较高的场景不适用。
- 资源消耗较大：MapReduce 运行时需要大量的内存和计算资源。
3. 问题：如何解决 Hive 查询中的数据倾斜问题？
答案：
倾斜原因：
- key 分布不均匀：导致数据在 reduce 节点上的分布不均。
- 业务数据本身的特点：某些业务数据可能存在倾斜的特性。
- 建表时考虑不周：表结构设计不合理，导致数据倾斜。
- 某些 SQL 语句本身就有数据倾斜：如筛选条件包含某些特定值，导致数据倾斜。
解决方法：
- 均衡数据分布：在建表时，可以采用分桶表、分区表等设计，使数据在各个 reduce 节点上分布更均匀。
- 使用随机前缀：对于 key 为空产生的数据倾斜，可以给空值赋予随机前缀，使数据在 reduce 节点上的分布更加均匀。
- 调整查询策略：优化 SQL 语句，避免使用可能导致数据倾斜的筛选条件。
- 使用聚合函数：在 Hive 查询中，可以使用聚合函数（如 GROUP BY）来减少数据倾斜的影响。
4. 问题：Kafka 的核心组件有哪些？
答案：
- 生产者（Producer）：负责将消息发送到 Kafka。
- 消费者（Consumer）：负责从 Kafka 消费消息。
- broker：Kafka 集群中的服务器节点，负责存储和转发消息。
- 主题（Topic）：消息的分类，生产者和消费者通过指定主题进行消息的发送和接收。
- 分区（Partition）：主题下的一个子集，用于实现消息的分布式存储和处理。
5. 问题：如何部署一个多节点 Kafka 集群？
答案：
1. 部署 Zookeeper：首先在一台服务器上部署 Zookeeper，用于集群的协调和管理。
2. 部署 Kafka：在多台服务器上部署 Kafka，配置相同的 Zookeeper 地址。
3. 配置 Kafka：在每个 Kafka 实例的配置文件中，设置参数如 bootstrap.servers、key.serializer、value.serializer 等，使其指向对应的 Zookeeper 地址和其他 Kafka 实例。
4. 启动 Kafka：在各个 Kafka 实例上启动 Kafka 服务。
5. 验证集群：通过生产者和消费者进行消息的发送和接收，验证 Kafka 集群是否正常工作。
这些问题涵盖了大数据运维的基本知识和技能，面试时可以作为参考。在实际面试中，根据求职公司和岗位的需求，还需要准备其他相关问题。祝您面试顺利！
三、BI大数据分析师面试技巧？
面试数据分析岗位，工具的考察肯定是少不了的，很多人都会写excel熟练，那面试官就会问“你常用的5个函数”、“你会用多少个函数”、“你用过最复杂的函数嵌套解决什么问题”、“你会用透视表做同比和环比吗”、“你会用条件格式函数吗”等等。
几个问题下来，基本就能知道你的Excel能力在哪个水平。如果这几个问题都能回答出来，我可能还会问问excel和sql搭配、切片器、超级透视表、动态图表等问题。
四、大数据分析面试
--- title：大数据分析面试经验分享 --- 大家好，今天我想和大家分享一些关于大数据分析面试的经验。在当今的大数据时代，数据分析师的需求越来越大，因此，面试大数据分析师是一项非常重要的任务。 一、准备面试 首先，在准备面试时，我们需要了解大数据分析的基本概念和技能要求。这包括数据挖掘、机器学习、统计学、SQL、Python等技能。同时，我们需要准备一些实际案例，展示自己的分析能力和解决问题的能力。 二、了解公司背景和职位需求 在面试前，我们需要了解公司的背景和职位需求，以便更好地展示自己的技能和经验。我们需要了解公司的业务领域、数据规模、数据分析团队的情况等。同时，我们需要了解职位的具体要求，以便更好地准备面试。 三、面试技巧 在面试中，我们需要展示自己的专业知识和技能，同时也要注意一些面试技巧。例如，我们需要保持自信和冷静，回答问题时要清晰、有条理，展示自己的分析能力和解决问题的能力。同时，我们也要注意时间管理，不要超时回答问题。 四、自我介绍 在面试中，自我介绍也是非常重要的一部分。我们需要清晰地表达自己的背景、经验和技能，同时也要展示自己的职业规划和未来发展计划。这可以让面试官更好地了解我们，并判断我们是否适合这个职位。 总之，大数据分析面试是一项非常重要的任务，需要我们做好充分的准备和自我介绍。通过了解公司背景和职位需求，展示自己的专业知识和技能，我们一定能够成功地通过面试，成为一名优秀的大数据分析师。 以上就是我的分享，希望能够为大家提供一些参考。如有不足之处，还请各位前辈多多指教。五、大数据运维面试题及答案？
以下是一些大数据运维面试题及其答案：
1. 问题：Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的特点是什么？
答案：HDFS 具有以下特点：
- 分布式：数据存储在多台服务器上，实现数据的分布式存储和处理。
- 高度可靠性：采用冗余数据存储和数据完整性检查，确保数据的可靠存储。
- 数据一致性：通过客户端缓存和数据完整性检查，确保数据的一致性。
- 容量大：可扩展到 PB 级别的数据存储。
- 快速读写：采用流式读写方式，支持快速读取和写入数据。
- 自动压缩：对数据进行自动压缩，降低存储空间需求。
2. 问题：MapReduce 编程模型有哪些优点和缺点？
答案：
优点：
- 分布式处理：MapReduce 可以在多台服务器上并行处理大量数据，提高计算效率。
- 易于扩展：MapReduce 具有良好的可扩展性，可以随着数据量和计算资源的增加而扩展。
- 容错性：MapReduce 具有良好的容错性，遇到故障时可以重新分配任务并重新执行。
缺点：
- 编程模型简单，但学习成本较高。
- 适用于批量计算，对实时性要求较高的场景不适用。
- 资源消耗较大：MapReduce 运行时需要大量的内存和计算资源。
3. 问题：如何解决 Hive 查询中的数据倾斜问题？
答案：
倾斜原因：
- key 分布不均匀：导致数据在 reduce 节点上的分布不均。
- 业务数据本身的特点：某些业务数据可能存在倾斜的特性。
- 建表时考虑不周：表结构设计不合理，导致数据倾斜。
- 某些 SQL 语句本身就有数据倾斜：如筛选条件包含某些特定值，导致数据倾斜。
解决方法：
- 均衡数据分布：在建表时，可以采用分桶表、分区表等设计，使数据在各个 reduce 节点上分布更均匀。
- 使用随机前缀：对于 key 为空产生的数据倾斜，可以给空值赋予随机前缀，使数据在 reduce 节点上的分布更加均匀。
- 调整查询策略：优化 SQL 语句，避免使用可能导致数据倾斜的筛选条件。
- 使用聚合函数：在 Hive 查询中，可以使用聚合函数（如 GROUP BY）来减少数据倾斜的影响。
4. 问题：Kafka 的核心组件有哪些？
答案：
- 生产者（Producer）：负责将消息发送到 Kafka。
- 消费者（Consumer）：负责从 Kafka 消费消息。
- broker：Kafka 集群中的服务器节点，负责存储和转发消息。
- 主题（Topic）：消息的分类，生产者和消费者通过指定主题进行消息的发送和接收。
- 分区（Partition）：主题下的一个子集，用于实现消息的分布式存储和处理。
5. 问题：如何部署一个多节点 Kafka 集群？
答案：
1. 部署 Zookeeper：首先在一台服务器上部署 Zookeeper，用于集群的协调和管理。
2. 部署 Kafka：在多台服务器上部署 Kafka，配置相同的 Zookeeper 地址。
3. 配置 Kafka：在每个 Kafka 实例的配置文件中，设置参数如 bootstrap.servers、key.serializer、value.serializer 等，使其指向对应的 Zookeeper 地址和其他 Kafka 实例。
4. 启动 Kafka：在各个 Kafka 实例上启动 Kafka 服务。
5. 验证集群：通过生产者和消费者进行消息的发送和接收，验证 Kafka 集群是否正常工作。
这些问题涵盖了大数据运维的基本知识和技能，面试时可以作为参考。在实际面试中，根据求职公司和岗位的需求，还需要准备其他相关问题。祝您面试顺利！
六、阿里数据分析师面试题库？
一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？
异常值（Outlier） 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。
Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。
未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。
点评：考察的内容是统计学基础功底。
二、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。
聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。 聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。
聚类分析计算方法主要有： 层次的方法（hierarchical method）、划分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于网格的方法（grid-based method）、基于模型的方法（model-based method）等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。
k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然 后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
其流程如下：
（1）从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；
（2）根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；
（3）重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）；
（4）循环（2）、（3）直到每个聚类不再发生变化为止（标准测量函数收敛）。
优点：本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为 O(NKt)，其中N是数据对象的数目，t是迭代的次数。一般来说，K<<N，t<<N 。
缺点：1. K 是事先给定的，但非常难以选定；2. 初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。
点评：考察的内容是常用数据分析方法，做数据分析一定要理解数据分析算法、应用场景、使用过程、以及优缺点。
三、根据要求写出SQL
表A结构如下：
Member_ID（用户的ID，字符型）
Log_time（用户访问页面时间，日期型（只有一天的数据））
URL（访问的页面地址，字符型）
要求：提取出每个用户访问的第一个URL（按时间最早），形成一个新表（新表名为B，表结构和表A一致）
createtable B asselectMember_ID, min(Log_time), URL from Agroup byMember_ID ;
点评：SQL语句，简单的数据获取能力，包括表查询、关联、汇总、函数等。
另外，这个答案其实是不对的，实现有很多方法，任由大家去发挥吧。
四、销售数据分析
以下是一家B2C电子商务网站的一周销售数据，该网站主要用户群是办公室女性，销售额主要集中在5种产品上，如果你是这家公司的分析师，
a) 从数据中，你看到了什么问题？你觉得背后的原因是什么？
b) 如果你的老板要求你提出一个运营改进计划，你会怎么做？
表如下：一组每天某网站的销售数据
a) 从这一周的数据可以看出，周末的销售额明显偏低。这其中的原因，可以从两个角度来看：站在消费者的角度，周末可能不用上班，因而也没有购买该产品的欲望；站在产品的角度来看，该产品不能在周末的时候引起消费者足够的注意力。
b) 针对该问题背后的两方面原因，我的运营改进计划也分两方面：一是，针对消费者周末没有购买欲望的心理，进行引导提醒消费者周末就应该准备好该产品；二是，通过该产品的一些类似于打折促销等活动来提升该产品在周末的人气和购买力。
点评：数据解读能力，获取数据是基本功，仅仅有数据获取能力是不够的，其次是对数据的解读能力。
五、用户调研
某公司针对A、B、C三类客户，提出了一种统一的改进计划，用于提升客户的周消费次数，需要你来制定一个事前试验方案，来支持决策，请你思考下列问题：
a) 试验需要为决策提供什么样的信息？
c) 按照上述目的，请写出你的数据抽样方法、需要采集的数据指标项，以及你选择的统计方法。
a) 试验要能证明该改进计划能显著提升A、B、C三类客户的周消费次数。
b) 根据三类客户的数量，采用分层比例抽样；
需要采集的数据指标项有：客户类别，改进计划前周消费次数，改进计划后周消费次数；
选用统计方法为：分别针对A、B、C三类客户，进行改进前和后的周消费次数的，两独立样本T-检验（two-sample t-test）。
点评：业务理解能力和数据分析思路，这是数据分析的核心竞争力。
以上就是关于阿里数据分析师的岗位面试题及要求的相关介绍，更多阿里数据分析师的岗位面试题及要求相关内容可以咨询我们或者浏览页面上的推荐内容。我们将让你对阿里数据分析师的岗位面试题及要求有更深的了解和认识。
七、大数据分析师试题
随着信息技术的迅猛发展，数据在各个行业中扮演着愈发重要的角色。在这个数字化的时代，大数据分析师的地位愈发凸显。要成为一名优秀的大数据分析师，不仅需要掌握扎实的数据分析技能，还需要不断学习和提升自己。作为大数据行业的从业者，我们时刻关注着大数据分析师试题的变化和发展。
大数据分析师试题是什么？
大数据分析师试题是用来评估应聘者在数据分析领域的专业知识和能力的一种考试题目。这些试题涵盖了数据分析的基础知识、数据处理技术、统计分析方法以及数据可视化等方面。通过考察应聘者在这些领域的掌握程度，招聘单位可以更准确地评估他们的综合能力。
大数据分析师试题的内容
大数据分析师试题的内容涵盖了很多方面，主要包括但不限于以下几个方面：
- 数据分析基础知识：包括数据结构、数据库原理、数据清洗等方面的知识。
- 数据处理技术：如SQL、Python、R等数据处理工具和编程语言的应用。
- 统计分析方法：包括概率论、假设检验、回归分析等统计学方法的应用。
- 数据可视化：使用图表、仪表盘等形式将数据呈现出来，帮助他人更好地理解数据。
如何备战大数据分析师试题？
备战大数据分析师试题，首先要扎实掌握数据分析的基础知识。同时，也需要不断练习和实战，通过做项目来提升自己的实际操作能力。在备战过程中，可以参加一些相关的培训课程和考试模拟，帮助自己更好地理解考点和提升应对能力。
大数据分析师试题的重要性
大数据分析师试题的重要性不言而喻。对于招聘单位来说，通过考察应聘者在数据分析领域的专业能力，可以更准确地评估其综合素质和适应能力。对于应聘者来说，通过备战大数据分析师试题，可以提升自己在数据分析领域的竞争力，为自己的职业发展打下坚实的基础。
结语
从事大数据分析相关工作的朋友们，一定要重视大数据分析师试题的备战工作。只有不断学习和提升自己，才能在这个竞争激烈的行业中立于不败之地。希望大家都能在备战大数据分析师试题的道路上取得优异的成绩，实现自己的职业目标！
八、java 大数据 面试题
Java 大数据 面试题：
在大数据领域，Java 作为一种重要的编程语言，经常出现在面试题中。掌握一些常见的Java 大数据 面试题，对于应聘者而言至关重要。接下来，我们将会介绍一些常见的Java 大数据 面试题，希望能够帮助读者更好地准备面试。
Java基础
- 1. 什么是Java虚拟机（JVM）？它的作用是什么？
- 2. Java中的基本数据类型有哪些？
- 3. Java中的继承和接口有什么区别？
大数据处理
- 1. 什么是大数据？如何定义大数据？
- 2. 介绍一下Hadoop和Spark，它们之间有什么区别？
- 3. 什么是MapReduce？请简要介绍MapReduce的工作原理。
常见算法题
- 1. 请编写一个Java程序来实现快速排序算法。
- 2. 如何在Java中实现单例模式？请编写一个线程安全的单例模式。
- 3. 介绍一下二叉树的遍历算法，包括前序、中序和后序遍历。
实践经验
在面试过程中，除了理论知识外，实际的项目经验也是面试官非常看重的部分。在准备面试时，建议多实践一些大数据处理项目，熟悉常用的大数据框架和工具，这样在回答问题时能够更加自信和有说服力。同时，多做一些项目练习也能够帮助理解和掌握Java语言在大数据处理中的应用。
总之，准备Java 大数据 面试题需要全面的准备，既要熟悉Java语言的基础知识，又要理解大数据处理的原理和常用工具。通过不断的学习和实践，相信每位应聘者都能够取得成功。祝各位面试顺利！
九、大数据 java 面试题
博客文章：大数据时代下的Java面试题
随着大数据时代的到来，Java作为一款广泛应用于企业级开发的语言，其面试题也变得越来越多样化。在本文中，我们将探讨一些常见的大数据时代下的Java面试题及其解答，以帮助Java开发者更好地准备面试。
1. 什么是大数据？
大数据是指数据量庞大、数据类型多样、处理速度要求高的数据集合。它通常需要采用分布式存储和计算技术来处理。Java在大数据处理方面具有丰富的库和框架，如Hadoop、Spark等，因此，了解大数据的概念和相关技术是Java面试中必不可少的一部分。
2. 谈谈你对Java内存泄漏的理解。
Java内存泄漏是指程序中存在某些对象无法被回收，导致系统内存不断被占用的情况。通常是由于程序中存在某些无法被释放的引用关系，导致对象无法被正常销毁。在Java面试中，对内存泄漏的理解和预防是考察Java开发者的重要方面之一。
3. 什么是多线程？它在Java中的应用场景是什么？
多线程是指程序中同时执行多个任务的技术。在Java中，多线程可以通过继承Thread类或实现Runnable接口来实现。Java中的应用场景包括网络编程、数据库访问、游戏开发等，通过多线程可以提高程序的并发性和响应速度。
4. 谈谈你对Java并发包（java.util.concurrent）的了解。
Java并发包（java.util.concurrent）提供了许多用于多线程编程的类和接口，如线程池、同步集合、锁等。这些类和接口可以帮助开发者更高效地实现并发程序，提高程序的性能和可靠性。
5. 如何在Java中实现分布式系统？
实现分布式系统需要采用一些分布式计算和存储技术，如消息队列、分布式存储系统等。在Java中，可以通过使用一些开源的分布式系统框架，如Apache Hadoop、Apache Kafka等来实现分布式系统。
以上就是一些常见的大数据时代下的Java面试题及其解答。对于Java开发者来说，了解大数据、内存泄漏、多线程、并发包和分布式系统等技术，并在实践中加以运用，才能更好地应对面试官的提问。
十、大数据挖掘面试题
大数据挖掘面试题
什么是大数据挖掘?
大数据挖掘是利用各种数据挖掘技术和方法从海量数据中挖掘出有用信息和知识的过程。通过对数据的收集、处理、分析和建模，大数据挖掘可以帮助企业发现隐藏在数据背后的模式、关系和趋势，从而为业务决策提供更加精准和可靠的支持。
大数据挖掘的应用领域有哪些?
大数据挖掘已经在各个领域得到广泛应用，包括但不限于：
- 金融领域：用于风险管理、信用评估、欺诈检测等
- 医疗保健领域：用于疾病预测、个性化治疗等
- 市场营销领域：用于客户行为分析、精准营销等
- 制造业：用于质量控制、设备预测性维护等
在大数据挖掘中常见的技术有哪些?
在大数据挖掘中，常见的技术包括但不限于：
- 数据预处理：包括数据清洗、数据集成、数据变换等
- 特征选择：选择对于数据挖掘任务有效的特征
- 模式识别：识别数据中的相关模式和规律
- 机器学习：使用机器学习算法进行模型构建和预测
- 聚类分析：将数据集中的对象划分为不同的组
- 关联规则挖掘：发现数据中的关联规则
在大数据挖掘中有哪些常见的挑战?
在进行大数据挖掘过程中，会遇到一些挑战，包括但不限于：
- 数据质量问题：数据可能存在缺失值、异常值等，影响挖掘结果的准确性
- 数据隐私保护：随着数据量的增加，数据隐私保护变得更加重要
- 计算资源需求：处理大数据需要大量的计算资源和高效的算法
- 模型选择：选择合适的模型对于挖掘结果的准确性至关重要
如何准备应对大数据挖掘面试题?
为了应对大数据挖掘面试题，可以采取以下几点准备：
- 学习数据挖掘基础知识：熟悉数据挖掘的基本概念、技术和方法
- 掌握常见的数据挖掘算法：了解并熟练掌握常见的数据挖掘算法
- 实践项目经验：通过参与数据挖掘项目积累实战经验
- 模拟面试：可以找同行或老师模拟面试，提前感受面试情境并改进
大数据挖掘面试题示例
以下是一些常见的大数据挖掘面试题示例：
- 什么是决策树算法?决策树是一种常见的数据挖掘算法，通过树状图的形式表示数据的规则和结果
- 解释支持向量机(SVM)算法的原理?支持向量机是一种监督学习算法，通过寻找最优超平面将不同类别的样本分隔开来
- 如何处理数据不平衡的问题?数据不平衡是指数据集中各类别样本的数量差异较大，可以通过过采样、欠采样等方法解决
结语
大数据挖掘作为数据科学领域的重要分支，正在逐渐渗透到各行各业的业务中。对于从事数据挖掘相关工作的专业人士来说，掌握大数据挖掘的知识和技能至关重要。通过不断学习、实践和经验积累，相信你能在大数据挖掘领域取得更上一层楼。
