动词 （verb的缩写）你如何描述你的个性？你方便告诉我你现在的工资是多少吗？7.背景调查你介意我们通过你原来的单位进行一些调查吗？面试的95%基本都离不开这些问题。当然也有可能问一些专业的问题。我觉得如果你做过，应该不难。一般，面试官员不会问太多专业问题。
4、大 数据和空间限制网页黑名单系统，垃圾邮件过滤系统，爬虫网站重复判断系统，系统容忍一定程度的错误率，但空间要求严格。针对这个问题，一般考虑Bloom filter。布隆过滤器不可能完全正确。它的优点是可以用很少的空间达到很高的精度。哈希函数(Hash function):输入域可以是很大的范围，但输出域是固定的范围。性质如下:1 .无限输入字段；2.当传入相同的输入值时，返回值是相同的；3.当传入不同的输入值时，返回值可能相同也可能不同。
Bloom filter:长度为m的位数组，每个位置只占一位。假设有k个哈希函数，这些函数的输出域都大于等于m..对于一个输入对象，通过k个哈希函数计算结果，每个结果都是m的余数，然后在bitarray上涂黑对应的位置。检查一个对象是否是以前输入的对象，并检查相应的位置是否为黑色。如果一个不是黑色的，则输入一定不在集合中。
5、 面试大 数据工程师,这些技巧你知道吗?测试算法，就像很多人说的，知道一个算法能做什么？你可能永远不会在工作中用到它。就算可以，很多算法都有库和包，用就好。确实如此，所以算法考试不是为了考，而是为了学，而是为了考察和验证一个人是否聪明，基本功是否扎实，沟通是否顺畅，在讨论算法的过程中是否能快速反应和学习。在讨论和交流的过程中，我们发现了亮点。
看写代码，更多的是考察和验证生活能力。很多情况下，并不要求用什么语言写。这样可以考察基本功，没有基本功是不可能快速工作的。第二，可以考察平时的培训积累和经验，包括工作方法、编程风格、思维方式等等。三是主动接受和完成任务，是否愿意接受任何团队需要完成的任务。第四是完成任务的速度和质量，也就是活着的速度和质量。
6、大 数据开发工程师 面试主要 面试哪些内容?只要数据在量级上很大(或者数据复杂，或者其他方面很大)，其实都可以算大数据开发，但一般都是大。有以下几个方向:1) 数据挖掘是处理的一个方向，其中数据挖掘需要一些统计学基础，目前数据挖掘方向其实不是很明确，还有人工智能。基础数据将由数据平台部或数据运维部2) 数据平台开发(这里的平台开发内容在不同的公司是不一样的，小公司可能会根据公司业务做一套完整的。大公司的岗位可能是一些开源组件的二次开发)3) Big 数据运维方向:比如hadoop、spark集群的运维涉及ha等内容4) Big 数据分析方向:有些公司会细化职责，招聘一些专业的分析师。写hql或者其他sql来分析数据。最后，其实大数据平台相关的工作分工并不明确，行业内也没有统一的标准，大公司和小公司的情况也不一样。
7、 面试题:处理一千条 数据与处理一千万条 数据的区别可能有人会说，量太大就需要用别的方法，但我想说的重点是，除了量没有区别，需要认真去做。但是，我们更倾向于处理1000项，因为一定要稳，无论做什么都不能大喜过望。稳中求胜才是上策。在处理这个问题之前，我们应该考虑自己的能力，权衡利弊。从目前的计算机发展来看，这没有什么区别，因为一个高性能的服务器可以处理1000万个简单的数据(个人实践经验)而不需要优化，但是如果你的数据很复杂，需要的不仅仅是重新排序，你就需要解决问题了。
8、大 数据技术Hadoop 面试题9、大 数据 面试要准备哪些
Da数据面试，面试对官员的考察一般包括:1。技术能力是硬指标，但基本上可以一票否决。基础能力，比如HBase读写过程，底层原理，比如为什么spark即使不在内存中运行速度也比mr快，是否读过源代码，架构设计能力要考虑哪些因素，比如技术选择等。2.如何解决hbase集群高cpu的问题；如何优化星火任务等等。3.方案设计能力，如数据仓库设计建模流程等。
一、大数据 面试准备一些考试须知:1。让面试官员记住你的名字，很多人在介绍名字的时候只会说“我叫XXX”。直到你的自我介绍完毕，面试官方才记起你的名字，如果在后续的自我介绍中没有突出的表现，那么这样的自我介绍注定是失败的。2.Tell 面试该官员与申请职位相关的工作经历，在介绍自己的工作经历时，一定要注意哪些经历与应聘的职位相关。
