开发岗位面试技巧-开发岗位面试技巧总结

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• 1、大数据开发面试必问:Hive调优技巧系列二

大数据开发面试必问:Hive调优技巧系列二

注意事项 如何使用Spark进行数据清洗 数据清洗目的是提高数据质量，包括完整性、唯一性、一致性、合法性和权威性。

大数据组件参数调优内容整理如下：HIVE小文件优化 合并map前小文件，增大map输出数据量，使用CombineHiveInputFormat并设置mapred.max.split.size和mapred.min.split.size.per.node，分别控制split大小上限和每个节点的最小split大小。

对于大数据开发工程师的面试，面试题目相对较少且分散，缺乏统一答案。鉴于此，我整理了一篇关于Hive的面试指南，旨在帮助数据工作者们准备。Hive，作为大数据分析的重要工具，其核心在于其类SQL查询能力，存储在HDFS上，计算依赖于MapReduce或Spark。

进入大数据时代，大数据技术成为互联网发展的重要驱动力，大数据开发工程师的薪资也成为了行业内高薪的象征。为了成为这个领域的专业人才，掌握Hadoop、Hive、Storm、Spark、Scala等核心技术成为了必要条件。这些技术知识点已经成为大数据工程师在求职过程中面试的必考点。

大数据处理技术 MapReduce、Spark、Hive等：深入理解这些技术，并能讨论它们的优缺点、负载均衡和调优策略。 开源项目：了解并分析数据性能问题，如集群性能差异，以及Hbase的优化技巧。 CRM与Spark结合：熟悉CRM项目与Spark的结合应用，以及处理海量日志和内存溢出的方法。