大数据与智能

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大家好！欢迎来到我们的大数据分析工程师面试系列文章。这个系列共有15篇文章，涵盖了大数据分析职位面试的各个方面。

这是开篇词，主要介绍该系列文章的背景、整体结构以及涵盖的知识点，希望能帮助大家更好地准备大数据分析相关职位的面试。

为什么我们要写面试篇

自从“大数据分析工程师入门”系列文章发布以来，许多从事大数据分析的朋友们加入了我们的微信群。通过这段时间的交流，我们发现很多同学都在询问有关面试的问题，特别是即将毕业的同学。因此，我们决定编写一系列关于面试的文章。

面试的目的

面试对企业和求职者都非常重要。对企业而言，面试是评估应聘者能力的重要环节；对求职者而言，则是展示自己各方面能力的机会。因此，面试是一个高度浓缩的“对决”。

面试官提出的问题都有其目的，考察应聘者的特定能力。应聘者的回答则是展示自身能力的机会。

面试的关键点

充分的知识准备

针对申请的职位，列出相关知识点，确保在面试中能够灵活运用。不仅要熟练描述知识点，还要有自己的理解。这主要考察知识点的广度。

理解面试官的问题

仔细审题，确保回答方向正确，避免答非所问。

扩展问题

在回答面试官的问题时，适当拓展相关知识，展现出自己的综合能力，这有助于赢得面试官的好感。这需要对知识点有深度和广度的理解。

着装及礼仪

着装和礼貌一定程度上反映了一个人的素质。整洁简约的着装和基本的礼貌会给人留下良好的印象，这对面试是有帮助的。

面试准备的难点

面试会重点考察应聘者掌握的专业技能知识。大数据分析师需要从大量的知识中提炼出核心内容，这是一项挑战。此外，缺乏实战经验也使得知识难以有效整合，形成自己的知识体系。

本系列文章的目的

本系列文章将从两个方面帮助大家解决上述难题：

1. 我们将总结常见技术框架中的面试题，帮助大家高效复习。
2. 我们将深入分析1-2个实战案例，并指导大家如何在面试中清晰、简洁地讲解自己的项目，突出项目的亮点。

希望通过本系列文章，大家能在面试中更加自信，顺利拿到offer。

本系列内容

本系列包含15篇文章，具体如下：

1. Java面试指南
2. Scala面试指南
3. SQL必知必会
4. Hive面试指南
5. Spark面试指南
6. HDFS面试指南
7. HBase&ES面试指南
8. Hue&Zeppelin面试指南
9. 作业调度
10. Linux面试指南
11. 数据可视化
12. 流式处理与分析
13. 项目案例分析
14. 业务思维模式
15. 个人素质调查

大部分内容集中在大数据分析相关的技术知识点，包括编程语言、大数据组件和工具。

文章的阐述方法

每篇文章都会采用两种方法进行阐述：

考题分析

通过对网络上经典面试题的分析，揭示相关知识点，并提供清晰的解题思路和答案。

题库策略

例如，Linux这类知识点繁多且分散，适合题海战术。我们会整理出常考题目，并给出完整的答案。

适合的人群

本系列文章适合对大数据分析感兴趣的学生或打算转行进入大数据分析行业的人员阅读。通过查漏补缺，提升面试竞争力。

学习收获

通过本系列文章，你将：

• 明确面试中涉及的知识点，提前复习，查漏补缺。
• 掌握经典面试题的回答技巧，清楚解释原理，给面试官留下深刻印象。
• 即使没有实际项目经验，也能清晰地展示自己的能力。
• 增强自信心，提高面试成功率。

本系列文章由两人共同撰写，每周更新一篇文章。希望大家能从中受益，有任何建议也可以在公众号后台或微信群中反馈给我们。