作为一名大数据开发工程师，可负责的工作内容有很多，比如数据仓库建设、ETL开发、数据分析、数据指标统计、大数据实时计算平台及业务开发建设等。企业为了能够精准地掌握应聘者是否具备一定基础的岗位适应能力，一般都会设置笔试。今天分享一些大数据开发工程师笔试的应答技巧，希望能对大家有所帮助。

大数据开发是专业性较强的行业，所以工程师需要熟练地掌握相关的专业知识——主流的大数据处理平台、大数据开发技术，例如：Hadoop、Spark、Hive等，才能在在笔试中应对自如。

Hadoop是现在流行的大数据处理平台，因此其相关内容可以说必考。Hadoop包括HDFS、MapReduce、Yarn、Zookeeper等重要的组件。常考的内容有：

1、HDFS：主要掌握HDFS读写流程，当时考试时可能会延伸为“HDFS在读取文件的时候，如果其中一个块突然损坏了怎么办？”、“HDFS在上传文件的时候，如果其中一个DataNode突然挂掉了怎么办”等问题；

2、MapReduce：掌握MapReduce的执行过程及各Task的工作机制、MapReduce中间的Combine的作用、MapReduce解决数据倾斜问题等内容；

3、Yarn：重点掌握Yarn集群的架构和工作原理、任务提交流程、资源调度模型等；

4、Zookeeper：需要了解Zookeeper主要提供的集中服务，如Leader选举、负载均衡、分布式队列和分布式锁等。

Spark可以说是一个非常非常“快”的大数据计算引擎，能够高速地完成大量数据的复杂处理任务。同为大数据处理的常用工具，Spark经常会被拿来和Hadoop作比较，因此在笔试中，也会出现许多诸如“Spark和Hadoop的区别”、“Spark解决了Hadoop的哪些问题？”等题目。

当然，要轻松回答比较类型的题，还得建立在掌握Spark要点的基础上。关于Spark本身，常考的内容有：Spark任务执行流程、Spark的宽窄依赖、介绍Spark的RDD、Spark遇到数据倾斜的做法等。

Hive是一个基于Hadoop实现的数据仓库工具，它可以将数据文件组成表格并具有完整的类SQL查询功能，还可以将类SQL语句自动转换成MapReduce任务来运行。

关于Hive，考查最多的是Hive的作用，因此，根据以上，记住Hive是什么，可以做什么，有什么优势，就可以轻松作答了。

求职不容易，但是想要成功找到工作，需要大家提前做好准备。保持谦虚的心态认认真真做好笔试准备。作为一名大数据开发工程师，大家也可以通过笔试的环节对自己的专业知识和能力进行检测，如果有哪方面不足及时进行补充提升。最后，预祝每位应聘者都能成功找到心仪的工作。