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大数据开发工程师笔试题应答技巧

大数据开发工程师笔试题应答技巧

脉可寻 181 2021-09-15

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

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

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

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。