面试大数据技术与应用怎么做？大数据技术与应用面试常见问题及回答技巧

大数据技术与应用面试技巧

大数据技术已经成为当前互联网行业的一大热点，吸引着越来越多的人才涌向该领域。如果你正在准备大数据技术的面试，以下是一些技巧和常见问题供你参考。

技巧

1. 掌握基础知识

大数据技术包含了很多分支领域，例如Hadoop、Spark、NoSQL等，作为应聘者，要深入了解各个领域的基础知识，包括技术架构、底层实现、应用场景等等。

2. 做好案例准备

面试中经常会涉及实际案例的解决方案，因此在面试前应该准备一些案例，包括你在工作中或学习中所做的项目，以及你所熟悉的行业应用。

3. 突出个人优势

大数据技术涉及的领域非常广泛，因此应聘者应该突出自己的个人优势，例如在某个领域有比较深入的研究或项目经验，以及解决问题的能力等等。

常见问题

1. Hadoop中的NameNode和DataNode分别是什么？

NameNode是Hadoop中的主节点，用于管理分布式文件系统的元数据，包括文件名、文件属性、文件位置等等，是整个分布式文件系统的控制中心。DataNode是Hadoop中的数据节点，用于存储数据块，将数据块按照复制的策略分布在不同的节点上，保证数据的可靠性和高可用性。

2. 什么是MapReduce？

MapReduce是一种分布式计算框架，用于处理大规模数据集。其核心思想是将输入数据集拆分成多个小块，交给不同的节点进行计算，然后将计算结果合并，最终得到最终结果。MapReduce的优点是可以高效地处理大规模数据集，而且具有良好的扩展性和容错性。

3. Spark与Hadoop的区别是什么？

Spark是一种内存计算框架，可以高效地处理大规模数据集。与Hadoop的MapReduce相比，Spark的计算速度更快，因为它可以将数据存储在内存中，而且可以支持实时计算和流式处理。另外，Spark的编程模型也更加灵活，支持多种编程语言，包括Java、Scala、Python等等。

以上是大数据技术与应用面试技巧和常见问题的一些概述，希望对你有所帮助。