大数据面试题集锦

根据提供的文档信息，我们整理出以下几个重要的SQL面试题目及其解析： ### 1.筛选高分学生姓名题目描述：给出表kechengfenshu，包含学生姓名name和分数fenshu。要求通过SQL查询筛选出所有分数高于80分的学生姓名，并确保姓名不重复。 示例数据： plaintext name fenshu 81学生A 90学生D 81学生E 100学生F 90英语G SQL解答： sql SELECT DISTINCT name FROM kechengfenshu WHERE fenshu > 80 解析：该SQL语句通过简单的条件筛选，获取所有分数高于80分的学生姓名。 ### 5.月

大数据私房菜面试题

解析MySQL面试常见问题，掌握大厂考察重点 透彻理解知识点，强化技术基础

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SQL Server 的经典面试题合集，覆盖从基础操作到进阶技巧，内容挺实用的，适合临时抱佛脚也适合系统复习。像分页查询、临时表、行转列这些平时项目里也会经常碰到，用熟了效率能高不少。每道题都配了解法，还有代码示例，看着清楚，上手快。是第 30 到 40 条记录这种，主键不连续都能搞定，思路也蛮灵活。，这一套题目不光能拿来准备面试，平时写 SQL 卡壳时也能当参考。推荐给还在 SQL 世界里摸索的你，值得收藏。

整理归纳了大数据领域常见的核心知识点，涵盖各种数据处理技术和数据挖掘方法，全面提升面试应试能力。

提供数据集“0323大数据面试题SQL.docx”，涵盖大数据面试中常见的SQL相关题目。

嘿，作为大数据开发领域的老司机，给你推荐一份超级实用的面试题合集。这个《大数据开发面试题合集.pdf》可是专门为应聘大数据开发岗位的朋友准备的，里面涵盖了从大数据基础知识到常用技术的深入解答。比如，什么是大数据？它有哪些特点？如果你还不太清楚，面试时就有点吃亏了。它还了像 Hadoop、Spark、Hive 这样的核心技术，并且详细解析了这些技术的架构和应用，绝对能帮你快速理清大数据的方方面面。嗯，想清楚了这些，你的面试准备应该会更有信心哦！

大数据面试题涵盖的技术栈挺广泛的，像MapReduce、HDFS、Hive、Flume、Spark、Kafka等，掌握这些是面试时比较常见的考察点。HDFS是 Hadoop 的分布式文件系统，支持海量数据存储。每个文件会被分成若干个块，存储在不同节点上，保证高可用性。MapReduce是大数据的核心，分为 Map 和 Reduce 两个阶段，前者切分数据，后者聚合结果。Hive了类似 SQL 的查询语言，方便数据的查询和。而Flume、Spark、Kafka则分别负责数据采集、实时和消息队列传输，彼此间协同工作，形成完整的大数据链。如果你准备面试，掌握这些技术的基础原理和应用场景，基本能应对大