大数据面经从理论到实践的完美蜕变之路（大数据面试常问问题2020）

大家好，我是小智，一个在数据科学领域努力奋斗的小白。最近，我经历了一场关于大数据的面试，现在想和大家分享一下我的面经，希望能对正在准备大数据面试的朋友们有所帮助。

一、面试前的准备

1. 基础知识巩固：我系统地复习了这本书，对Hadoop、Spark等大数据框架有了更深入的理解。

2. 实战项目积累：我参与了一个电商大数据分析的项目，负责数据清洗、处理和模型构建。通过这个项目，我学会了如何使用Python进行数据处理，并掌握了SQL和NoSQL数据库的使用。

3. 编程能力提升：我通过在线编程平台LeetCode刷题，提升了我的编程能力，特别是对于数据结构和算法的掌握。

二、面试过程

1. 基础知识考察：

Hadoop生态圈：面试官问我Hadoop生态圈中有哪些组件，我列举了Hadoop、MapReduce、Hive、HBase等，并解释了它们各自的作用。

Spark：我被问到Spark的原理和特点，我详细解释了Spark的内存计算和弹性分布式数据集（RDD）的概念。

2. 实战经验考察：

数据清洗：面试官让我描述在一个项目中是如何进行数据清洗的。我分享了使用Python进行数据预处理的经验，包括缺失值处理、异常值处理等。

模型构建：我被问到如何使用Spark MLlib进行机器学习模型的构建。我展示了如何使用Spark的MLlib进行数据切分、特征提取和模型训练。

3. 编程题：

N命令来分析查询计划，并提出了优化建议。

Python编程：我被要求写一个Python函数，实现两个数的乘法，这个题目考察了我对Python基础知识的掌握。

这次面试让我深刻认识到，在大数据领域，理论知识是基础，但更重要的是实战经验。通过这次面试，我不仅巩固了专业知识，还学会了如何将理论知识应用到实际项目中。

关键词：大数据面经、Hadoop、Spark、数据清洗、机器学习、编程能力