干貨|50個大數據面試問題及答案第二篇：10個大數據面試中級問題

原創|大數據新聞|編輯：蔣永|2019-03-07 11:35:41.000|閱讀 1470 次

概述：接著上次的文章，本次我們針對的是大數據從業者的老司機面試時會遇到的問題，并給出相應的建議與答案。

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上一篇文章我們總結了10個大數據面試入門級問題，大家是否有收獲，如果還沒有看的小伙伴，可以直接跳轉《干貨|50個大數據面試問題及答案第一篇：10個大數據面試入門級問題》開始學習吧！

本次我們慧都網分析的是10個已經在大數據行業工作的老司機們面試時的問題及建議答案，話不多說，趕緊開始今天的學習。

基于大數據已從業者的面試問題

如果您在大數據世界中有相當豐富的工作經驗，那么根據您以前的經驗，您將在大數據面試中被問到一些問題。這些問題可能與您的經驗或基于場景有關。所以，準備好這些最好的大數據面試問題和答案。

11.您有大數據經驗嗎？如果有，請分享一下。

如何處理：問題沒有具體答案，因為這是一個主觀問題，答案取決于您以前的經驗。在大數據訪談期間詢問這個問題，面試官想要了解您以前的經驗，并且還試圖評估您是否適合項目要求。

那么，你將如何處理這個問題呢？如果您有以前的經驗，請在過去的職位上開始履行職責，并慢慢向對話添加詳細信息。告訴他們您使項目成功的貢獻。一般來說，這個問題是在面試中提出的第二或第三個問題。后面的問題是基于這個問題，所以請仔細回答。您還應該注意不要過度使用以前工作的一個方面。保持簡單和重點。

12.您更喜歡好的數據還是好的模型？為什么？

如何處理：這是一個棘手的問題，但通常在大數據面試中被問到。它要求您在好的數據或好的模型之間進行選擇。作為候選人，您應該嘗試根據自己的經驗回答這個問題。許多公司希望遵循嚴格的數據評估流程，這意味著他們已經選擇了數據模型。在這種情況下，擁有良好的數據可能會改變游戲規則。另一種方式也適用于基于良好數據選擇的模型。

正如我們已經提到的，請根據您的經驗回答。但是，不要說擁有良好的數據和良好的模型很重要，因為在現實生活中很難同時擁有這兩個數據。

13.您是否會優化算法或代碼以使其運行更快？

如何處理：這個問題的答案應該始終是“是”。真實世界的性能很重要，它不依賴于您在項目中使用的數據或模型。

面試官可能也有興趣知道您是否有任何以前的代碼或算法優化經驗。對于初學者來說，這顯然取決于他過去從事過哪些項目。有經驗的候選人也可以相應地分享他們的經驗。但是，請誠實地對待您的工作，如果您過去沒有優化代碼，那就沒關系了。只需讓面試官了解您的真實體驗，您就可以破解大數據訪談。

14.您如何處理數據準備？

如何處理：數據準備是大數據項目的關鍵步驟之一。大數據訪談可能涉及至少一個基于數據準備的問題。當面試官問你這個問題時，他想知道你在數據準備過程中采取了哪些步驟或預防措施。

如您所知，需要數據準備才能獲得必要的數據，然后可以進一步用于建模目的。你應該把這個消息傳達給面試官。您還應該強調要使用的模型類型以及選擇特定模型的原因。最后，但并非最不重要，您還應該討論重要的數據準備術語，如轉換變量，異常值，非結構化數據，識別差距等。

15.您如何將非結構化數據轉換為結構化數據？

如何處理：非結構化數據在大數據中非常常見。應將非結構化數據轉換為結構化數據，以確保正確的數據分析。您可以通過簡要區分兩者來開始回答問題。完成后，您現在可以討論用于將一個表單轉換為另一個表單的方法。您也可以分享您所做的真實情況。如果您最近剛畢業，那么您可以分享與您的學術項目相關的信息。

通過正確回答這個問題，您發出信號表明您了解結構化和非結構化數據的類型，并且具有使用這些數據的實踐經驗。如果你具體回答這個問題，你肯定能夠破解大數據訪談。

16.哪種硬件配置對Hadoop作業最有利？

配置4/8 GB RAM和ECC內存的雙處理器或核心機器是運行Hadoop操作的理想選擇。但是，硬件配置因項目特定的工作流程和流程而異，因此需要進行自定義。