本篇文章给大家谈谈hadoop面试，以及hadoop面试八股文对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、尚硅谷大数据面试都会问些什么?
- 2、面试题:hadoop中为什么block默认是64M,有什么好处
- 3、基本的大数据面试问题和答案(50个)
- 4、面试大数据工作要做好哪些准备?
- 5、深度学习(视觉)面试中常问的知识点有哪些
- 6、常见大数据公司面试问题有哪些?
尚硅谷大数据面试都会问些什么?
大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
选择机构重点要多试听，多比较，毕竟每个人接受信息的方式不一样，老师技术再好，如果不能有效地传达给学生，那对学生来说也是没用的，所以建议试听后找到适合自己的最重要。
首先，想要参加尚硅谷大数据培训学历需要本科及以上，逻辑能力较好，同时需要通过笔试和面试的考核；其次，参加培训后是否好找工作，不仅要看老师和机构的课程，同时也要看个人对于技术的掌握情况；最后，想说除了对于技术的掌握，是否能找到一份满意的工作与简历的书写，以及也面试的综合表现都有关系的。
很多准备前期都是为了面试，例如：JVM和多线程，SQL调优和算法。这些东西真正使用的过程中千差万别，但核心知识不变，所以面试的时候总是会问，这一块的前期以通过面试为主要点。学习了差不多了，例如：Hadoop，Hive 和Spark学完了，就去面试面试，通过面试的情况在来调整自己的学习。
尚硅谷隶属于北京晟程华科教育科技有限公司，是一家专业的IT教育培训机构，开设的学科有Java、大数据、前端、UI/UE等多门学科，并通过面授课程、视频分享、在线学习、直播课堂、图书出版等多种方式免费分享Java、大数据、HTML5前端、Python、区块链、Linux、C语言等技术知识。
面试题:hadoop中为什么block默认是64M,有什么好处
1、拓展知识：这个大小的选择主要是为了平衡磁盘I/O性能和数据吞吐量。对于大多数应用来说，64MB的块大小是一个合理的默认值，可以提供良好的性能。然而，实际上，HDFS的块大小并不是固定的，它可以通过配置文件进行修改。在Hadoop的配置文件（例如core-site.xml）中，你可以设置fs.defaultFS的block size。
2、hdfs默认block size的大小是64MB（或者是128MB或256MB）。Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。Hadoop它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。
3、一个文件被放入到分布式文件系统中，会被分割成多个block放置到每一个的DataNode上，默认dfs.block.size应该是64M，也就是说如果你放置到HDFS上的数据小于64，那么将只有一个Block，此时会被放置到某一个DataNode中，这个可以通过使用命令：hadoop dfsadmin –report就可以看到各个节点存储的情况。
4、但是通过这种方式设置map的个数，并不是每次都有效的。原因是mapred.map.tasks只是一个hadoop的参考数值，最终map的个数，还取决于其他的因素。
5、接收client用户的操作请求，这种用户主要指的是开发工程师的Java代码或者是命令客户端操作。维护文件系统的目录结构，主要就是大量数据的关系以及位置信息等。管理文件系统与block的关系，Hadoop中大量的数据为了方便存储和管理主要是以block块（64M）的形式储存。
6、原理： 数据冗余方案实质上是通过增加block数据副本数来防止block丢失，通过牺牲存储来保证数据安全。本方案主要针对于解决异常情况一。hadoop集群目前默认设置的数据副本数为3，也就是说最多能同时容忍不同主机的二块盘出现损坏，当出现不同主机三块盘同时损坏时，就可能出现block丢失情况。
基本的大数据面试问题和答案(50个)
1、大数据的本质与特性 大数据是处理海量、高速增长和多样性的数据，以提取价值和驱动业务决策的关键工具。其五大特征，Volume（数据量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）、Veracity（准确性）和Value（价值），是理解其核心的关键。
2、您对大数据一词有什么了解？ 大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是为什么使用特殊的工具和方法对大量数据执行操作的原因。大数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的非结构化和原始数据中获取有意义的信息。
3、注意： 这是大数据访谈中提出的基本和重要问题之一。如果您看到面试官有兴趣了解更多信息，您可以选择详细解释五个V. 但是，如果您被问及“大数据”这一术语，甚至可以提及这些名称。告诉我们大数据和Hadoop如何相互关联。 大数据和Hadoop几乎是同义词。
4、MySQL面试精华：40个经典问题深度解析！深入理解MySQL的关键知识点，从基础到进阶，一文带你全面掌握！事务与隔离级别： MySQL中的事务是逻辑操作的基本单元，通过undo log、redo log、锁机制及MVCC实现四大特性：原子性（undo log）、一致性（redo log）、隔离性（锁）和持久性（MVCC）。
面试大数据工作要做好哪些准备?
简历 大家都知道面试一定要带简历，那么怎样才能制作出一份让面试官满意的简历呢。这里小编建议大家可以试试STAR法则，可以着重凸显出自己在数据分析项目中取得的成绩。另外简历一定要结合招聘要求来制作，与招聘要求的匹配度越高才更容易被hr发现，不要偷懒，用一份简历打天下。
首先，我觉得面试官有责任保证面试过程是一次高效的交流。你要获取到你需要的信息，对面试者做全方位的考量；面试者也要获取到他需要的信息，面试官(若面试成功很大可能是自己的上级)的水平，公司技术要求水平，自己是否适合这家公司，公司是否需要自己。
自我介绍 自我介绍不能太繁琐，能简洁明了就简洁明了，可以从以下三个方面进行介绍：1)自我简介：用一句话说明白自己的学历专业年龄工作经历等；2)我会什么：包括会用什么工具，懂得什么理论知识；3)我做过什么：介绍下项目的内容，通过什么手段，达到了什么成果。
做好项目介绍和个人思考 大数据工程师在面试时，一定会进行介绍自己做过的项目。所以你在面试前，一定要把自己的做过的项目描述清楚，项目排列按照时间降序排列。在介绍项目时，要引导面试官往自己擅长的方向发展，同时，也需要将项目细节描述得很清楚，要让面试官能够听懂你所说的。
深度学习(视觉)面试中常问的知识点有哪些
1、情景题。面试官可能会给你出一个情景题“在XXX情况下（此处省略100字），你有什么比较好的方案”。
2、）经典算法：EM，HMM，贝叶斯网络，朴素贝叶斯，聚类，PCA，LDA，高斯混合模型等等。2） 概率论相关：各种分布，极大似然，最大后验，假设检验的过程（显著性水平和p的区别和联系），卡方检验等等。3）机器学习主要模型：线性回归，逻辑回归，svm，各种树模型等等。原理公式要会，也要能熟悉推导过程。
3、介绍常用的优化算法，如随机梯度下降法（SGD）、动量法（Momentum）、Adam等。 什么是生成对抗网络（GAN）？请解释其原理和应用场景。 介绍一下自然语言处理（NLP）中常见的任务，如文本分类、命名实体识别等。 如何评估一个机器学习模型的性能？请介绍一些常用的评估指标。
4、深度学习的基础是机器学习中的分散表示(distributed representation)。分散表示假定观测值是由不同因子相互作用生成。在此基础上，深度学习进一步假定这一相互作用的过程可分为多个层次，代表对观测值的多层抽象。不同的层数和层的规模可用于不同程度的抽象[1]。
常见大数据公司面试问题有哪些?
您对大数据一词有什么了解？ 大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是为什么使用特殊的工具和方法对大量数据执行操作的原因。大数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的非结构化和原始数据中获取有意义的信息。
你自身的优点 这个问题不仅仅是在大数据面试当中常常被问，在各行各业的面试中都经常出现。所以面试者要尽可能说一些和工作相关的优点，比如“学习能力强”“能抗住压力”等，再举一个自己之前工作的例子进行证明，这会让面试官觉得很真实。
大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是使用特殊工具和方法对大量数据执行操作的原因。大数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的非结构化和原始数据中获取有意义的信息。大数据还允许公司采取数据支持的更好的业务决策。
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