大数据面试技巧,大数据面试技巧的具体内容有哪些
huangp1489时间2025-01-09 10:28:11分类面试技巧浏览38
大数据与智慧城市专业就业前景？
就业前景不错的
就业方向：可在金融、医疗、交通、电商、农业等多个行业。近年来人工智能、物联网也是迅速发展，而大数据也是这些新兴技术的基础，未来大数据还将成为全行业的基石。
大数据行业的薪资也是普遍较高的。IT行业本就是薪资较高的行业，而大数据作为IT行业的新宠，高薪也是很常见的。
表弟之前培训了大数据，现在找了一个多月的工作，一直没什么面试，怎么办才好？
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大数据岗一般一线公司或独角兽公司才有，要懂业务，懂开发，懂大规模计算，很熟悉统计学，懂机器学习。一些公司还要求很强的学历背景。如果你应聘这样的岗，基本上简历写上过啥培训班，就pass了。高端公司鄙视培训班
很多大数据培训就是个四不像。课程啥都有点，啥都不透不精，基本是忽悠。
就好好专门学好并精通一门语言，学会编程，会编程，啥都搞定。
“精通”和“会”你得花点时间并扎实下点功夫呦。
大数据领域的人才需求在近些年来一直以研究型人才需求为主，由于从事大数据相关研发的企业多以大型科技企业和互联网公司为主，所以通常对于从业者的学历有所要求。从近些年研究生的就业情况来看，大数据方向的研究生就业情况还是不错的，薪资待遇也比较可观。
随着大数据开始逐渐落地应用，大数据领域的人才需求将逐渐从研发型人才向应用型人才过渡，此时更多的本科生甚至专科生都会有较多的工作机会，主要的工作岗位将集中在大数据分析、大数据运维和大数据应用开发等领域，另外大数据教育领域也会释放出一定的岗位需求。
由于目前大数据技术的落地应用尚处在初期，整个行业的人才需求还没有得到充分的释放，所以学历并不高的大数据技术人员，可以通过以下几个方式实现就业：
第一：从软件开发开始做起。掌握大数据技术的同时会具备一定的程序开发能力，所以如果大数据相关岗位的要求比较高，可以从基础的软件开发开始做起，然后再逐渐转换到大数据开发岗位。由于软件开发岗位的人才迭代速度比较快，而且岗位数量比较多，所以从事软件开发做起相对会容易一些。
第二：从网络运维开始做起。对于学习大数据运维的技术人员来说，如果大数据运维岗位比较少，可以先从网络运维开始做起，在做网络运维的过程中也会积累大量的工作经验，比如网络配置、服务器配置、安全配置等等，这些经验对于未来从事大数据运维都会有一定的帮助。
第三：互联网企业集中的地区会更容易实现就业。目前大数据技术的主要应用领域还是集中在互联网企业，互联网企业对于大数据人才的需求量也比较大，尤其是从事电子商务的互联网企业更是如此。所以，在互联网企业比较集中的地区会更容易实现就业。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
现在不管什么人，都敢做大数据，也不看看自己几斤几两。大数据需要进行宏观经济形势分析与研究的。我外甥北师大数学系毕业，考取美国加州大学硕博连读，明年才能毕业。他现在就是学的统计数据分析的，跟他聊天，感觉这个专业特别高难。可是在中国，各种培训机构为了赚钱，变成各种镀金公司。社会上什么专业吃香，培训机构就招收这类专业，把正规几年才学成的东西，变成几个月的速成班。大批初中毕业生混学历的人，经过培训机构的快速培训，包装成学识渊博的万事通。我曾经问一个在上海做培训机构的人，他是什么学历？他告诉我，他是[_a***_]毕业。高中毕业生，给大数据人员进行培训，想想都觉得不可思议。在培训机构，很多人也是混个时尚的外衣，金玉其外 败絮其中。如果这类人在应聘时，遇到不懂业务的人面试，运气好的好，能蒙混过关。否则根本没有机会获得做大数据工作，应该有的薪资待遇。
高级大数据运维面试题？
通常涉及到对大数据平台的深入理解和运维经验，以下是一些可能在面试中遇到的问题：
数据备份和恢复策略：
描述大数据环境下的数据备份和恢复策略，包括全量备份和增量备份的方法，以及如何验证备份数据的完整性和一致性。
集群性能监控：
说明如何监控大数据集群的性能和健康状况，包括硬件***、软件服务和数据流程的监控要点。
Hadoop集群优化：
讨论Hadoop集群在处理PB级别数据时可能遇到的挑战，以及如何优化集群配置来提高性能。
故障排查和恢复：
描述在大数据集群中遇到节点故障或网络问题时的排查和恢复步骤。
安全策略：
讨论大数据环境下实施的安全措施，包括数据加密、访问控制和网络安全。
自动化运维工具：
介绍你使用过的自动化运维工具，如Ansible、Puppet或Chef，并讨论它们在大数据运维中的应用。
高可用性和灾难恢复：
解释大数据集群的高可用性设计，以及在发生灾难时的恢复策略。
***管理：
讨论如何在大数据环境中有效管理计算和存储***，包括使用YARN或Mesos等***管理器。
数据治理：
描述数据治理的概念，以及如何在大数据环境中实施数据治理策略。
监控系统实现：
讨论如何实现一个集中式监控系统来监控大数据服务的健康状态和性能指标。
NoSQL数据库运维：
介绍对NoSQL数据库如HBase或Cassandra的运维经验，包括性能调优和故障排除。
流数据处理：
讨论使用流处理技术如Apache Kafka或Apache Storm进行实时数据处理的经验。
大规模数据迁移：
描述如何规划和执行大规模数据迁移，包括数据的安全性和完整性保证。
容器化和虚拟化技术：
讨论Docker和Kubernetes在大数据运维中的应用，以及它们如何帮助管理和扩展大数据应用。
云服务和大数据：
讨论如何将大数据工作负载迁移到云平台，以及使用云服务进行大数据运维的优缺点。
这些问题覆盖了大数据运维的多个方面，从基础的备份和恢复到高级的性能优化和自动化运维。准备这些问题时，建议结合实际工作经验和案例来具体说明。
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