spark面试题（spark面试宝典）

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面试题:处理一千条数据与处理一千万条数据的区别

1、没错，有索引数据库引擎可以直奔目标，检索少量数据spark面试题的时候，1千条记录跟千万条记录比，从中检索出记录spark面试题的耗时相差无几，但是如果要检索出所有记录的话，两者的系统和时间开销可就不是一个数量级了，后者肯定慢得多。

2、其区别是spark面试题：数据时物理的，而数据是释义的spark面试题；信息是对数据的解释，是数据含义的体现。

3、数据处理与数据管理的区别在于数据处理除了具有数据管理功能外，还可以对通过数据管理得到的数据进行进一步的深加工，从中获取新的数据和信息。

常见大数据公司面试问题有哪些?

你自身spark面试题的优点 这个问题不仅仅是在大数据面试当中常常被问spark面试题，在各行各业的面试中都经常出现。

大数据和Hadoop几乎是同义词。随着大数据的兴起spark面试题，专门从事大数据操作的Hadoop框架也开始流行起来。专业人员可以使用该框架来分析大数据并帮助企业做出决策。注意spark面试题： 这个问题通常在大数据访谈中提出。

尚硅谷大数据面试的一些基本问题总结如下spark面试题：讲讲你做的过的项目。 项目里有哪些 难点重点注意点呢？讲讲多线程吧， 要是你，你怎么实现一个线程池呢？讲一下Mapreduce或者hdfs的原理和机制。map读取数据分片。

python面试必备题目有哪些

1、python面试常见问题有：Python是如何被解释的；什么是PEP8；Python是怎样管理内存的；什么是Python装饰器；Python提供哪些内置类型等等。

2、Python中help()和dir()函数的用法是什么？Help()和dir()这两个函数都可以从Python解释器直接访问，并用于查看内置函数的合并转储。

3、第三：你觉得你有哪些优点或者缺点？打算如何改进不足之处。第四：能不能说说五年之内的职业规划。

4、可变类型有list，dict.不可变类型有string，number，tuple.当进行修改操作时，可变类型传递的是内存中的地址，也就是说，直接修改内存中的值，并没有开辟新的内存。

5、Python语言特性和库的应用：面试官会询问Python语言的特性和常用的库，例如列表推导式、生成器、装饰器、迭代器、内置函数等。

大数据面试题及答案谁能分享一下

1、大数据和Hadoop几乎是同义词。随着大数据的兴起spark面试题，专门从事大数据操作的Hadoop框架也开始流行起来。专业人员可以使用该框架来分析大数据并帮助企业做出决策。注意spark面试题： 这个问题通常在大数据访谈中提出。

2、您对大数据一词有什么spark面试题了解？ 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。

3、动手题 spark面试题我给你一组数据，如果要你做数据清洗，你会怎么做？实际上，这一道题中，面试官考核的是基本的数据清洗的准则，数据清洗是数据分析必不可少的重要环节。

hadoop面试题之HDFS

1、因为edits和fsimage文件是经过序列化的，所以不能直接查看。hadoop0以上提供了查看两种文件的工具。---命令：hdfs oiv 可以将fsimage文件转换成其他格式，如xml和文本文件。-i 表示输入fsimage文件。

2、c)Yumd)Rpm 判断题 1Ganglia不仅可以进行监控，也可以进行告警。()1BlockSize是不可以修改的。()1Nagios不可以监控Hadoop集群，因为它不提供Hadoop支持。

3、Hadoop系列之HDFS架构HadoopDistributedFileSystem(HDFS)是高容错、高吞吐量、用于处理海量数据的分布式文件系统。HDFS一般由成百上千的机器组成，每个机器存储整个数据集的一部分数据，机器故障的快速发现与恢复是HDFS的核心目标。

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