大专大数据面试常问问题？

一、大专大数据面试常问问题？

您好大数据面试常问问题有很多，以下是一些常见的问题：

MapReduce如何选择垃圾回收器？

如何配置hdfs集群？

如何搭建yarn集群？

hive的执行引擎是什么？

Tez底层，数据倾斜如何处理？

Reduce Join 和Map join有什么区别？

MR的压缩是什么？

spark中repartition和coalesce的区别是什么？

spark四个byKey的区别是什么？

flume如何监听文件夹下的新文件？

flume如何保证数据不丢失？

spark算法如何判断DAG？

spark任务全流程是什么？

spark shuffle是什么？

spark RDD是什么？

100w条数据的全排序怎么做？

spark中的分区有哪几种？

spark水塘抽样算法是什么？

hdfs文件读写流程是什么？

hdfs启动流程是什么？

hadoop架构是什么？

Zookeeper的同步过程是什么？

Zookeeper的选举机制是什么？

kafka如何保证不丢数据？

spark节点通信问题是什么？

scala闭包以及函数柯里化是什么？

spark运行模式是什么？

spark和MR的主要区别是什么？

当Spark涉及到数据库的操作时，如何减少Spark运行中的数据库连接数？

RPC和HTTP的区别是什么？

常用端口号是什么？

kafka脑裂是什么？

kafka选举机制是什么？

spark数据倾斜排查是什么？

kafka为什么不在ZK存储offset？

kafka如何保证数据不丢失不重复？

kafka保证存储一致性是什么？

大数据中的设计模式是什么？

zk和kafka的关系是什么？

kafka Kraft模式是什么？

kafka分区分配以及再平衡有哪些方式？

二、法律面试常问问题？

以下是一些常见的法律面试问题：

1. 介绍一下你的背景和专业？

2. 你为什么想要成为一名律师？

3. 你认为什么样的特质是做律师所必须具备的？

4. 你擅长哪些领域的法律？

5. 你有何经验能够与法律相关？

6. 你知道一些重要的国家或地区的法律吗？比如说人权法律、劳动法、知识产权法等。

7. 举个例子说明你在处理过程中遇到过的具有挑战性的法律问题，并说明你是如何解决的。

8. 在处理客户的案件时，你如何平衡客户的利益和符合法律规定的做法？

9. 在做律师工作时，你觉得最困难的问题是什么？你是如何应对的？

10. 你怎么衡量自己的成功与否？如何让自己不断进步？

11. 你有什么规划和困扰吗？你如何处理压力？

以上问题仅是面试时可能会被问到的一些常见问题，具体还取决于公司和职位的不同。建议你提前做好准备，熟悉自己的简历和职业背景，并进行针对性的准备。

三、厂务面试常问问题？

工厂面试一般就是问一些比较普通的问题，首先问一些你个人的基本情况，在是哪里的人，哪年出生的家里有什么人，在哪里毕业的？

有什么执业资格和执业证书，之前从事过什么岗位的工作？现在能够从事什么样的行业和工种，以及打算赚多少钱？

四、化工面试常问问题？

化工行业面试常见问题

1.检测仪表的分类。

2.自动控制基本原理，单回路控制系统示意图、方框图。

3.测量误差的定义、分类、计算

4.仪表主要性能指标及计算。

5.安全栅的分类及基本原理。

五、保洁面试常问问题？

1、你是如何理解保洁员的。

答：保洁员是给人打造舒适环境。

2、为何选择保洁员这个岗位。

答：没文凭，只有这个工作要求不是很高。

3、之前是否有过相关经验。

答：有，以前在别的地方做过。

4、每天做同样的保洁工作是否会厌烦。

答：不会，不管什么工作都是要用心去做，就不会厌烦。

5、你会服从公司的安排吗。

答：会服从安排。

6、如果同事有事需要你帮忙，你会怎么做。

答：会帮助的，大家互相帮助，工作才有乐趣。

7、保洁期间发现了贵重物品你会怎么办。

答：上报，并且记录好房间号，时间。

8、你觉得保洁员这份工作能给自己带来什么。

答：带了收入，还有工作经验，也应该会有同事间的乐趣吧。

六、hadoop面试常问问题？

在Hadoop面试中，以下是一些常见问题：

1. 什么是Hadoop？它的组成和工作原理是什么？

2. HDFS是什么？它的特点是什么？

3. 请解释MapReduce的概念和工作流程。

4. 如何设置和配置Hadoop集群？

5. 如何处理数据冗余和数据损坏问题？

6. 请解释Hadoop中的NameNode和DataNode的作用。

7. 如何实现数据安全性和访问控制？

8. 如何在Hadoop中处理大型数据集的并行处理和分布式计算？

9. 什么是YARN？它在Hadoop中的作用是什么？

10. 请解释Hive的概念和用途。

11. 如何优化Hadoop集群的性能和可靠性？

12. 如何进行故障排除和故障恢复？

13. 如何处理数据倾斜和瓶颈问题？

14. 请解释Hadoop中的压缩和序列化的作用。

15. 你有没有在Hadoop生态系统中使用过其他工具和技术？

这些问题涵盖了Hadoop的基本概念、架构、工作流程以及一些实际应用和优化方面的知识。鼓励在面试前充分准备和研究Hadoop的相关知识和实践经验，以便能够对这些问题作出清晰、准确的回答。

七、机械面试常问问题？

1. 请简述您对机械工程的了解？

2. 您对机械设计有什么样的经验？

3. 您熟悉哪些机械设计软件？

4. 您熟悉哪些机械制造技术？

5. 您有什么经验处理机械结构的问题？

6. 您有什么经验处理机械动力学的问题？

7. 您有什么经验处理机械控制的问题？

8. 您有什么经验处理机械装配的问题？

9. 您有什么经验处理机械维修的问题？

10. 您有什么经验处理机械质量控制的问题？

八、net面试常问问题？

经常问到的问题包括但不限于以下三点：1. 项目经验：面试官通常会询问你在过往项目中承担的角色和职责，以及遇到的问题和解决方案。2. 技术能力：可能会针对你所申请的职位，提问你在该方向技术上的掌握情况，以及是否熟悉一些具体工具和技术。3. 个人优点：面试官也会关注你的个人特质，例如是否善于沟通、是否具有团队协作精神等等。这些问题都是为了了解你的能力和个性特质，同时也是为了判断你适不适合加入他们的团队，所以回答时需要结合实际情况进行延伸，突出你的优点和能力。

九、英语面试常问问题？

介绍一下自己

为什么对这个职位感兴趣？

你的优点和缺点是什么？

你过去的工作经历是什么？

你如何看待团队合作？

你的职业目标是什么？

你如何管理和解决工作中的压力？

你在过去的工作中遇到过哪些挑战和困难，你是如何解决的？

你的英语水平如何？你是否有英语证书？

你的薪资要求是多少？

这些问题都是面试中经常被问到的，考察的是面试者的性格、工作经验、职业素养、语言能力等方面。在准备面试时，应该提前思考并准备好自己的回答，以便在面试中自信、清晰地表达自己。同时，也应该注重面试礼仪，例如着装得体、面带微笑、姿态自信等，给面试官留下好的印象。

十、机场安检面试常问问题？

机场安检没有面试这一流程。

安检分行李安检和人身安检两个步骤。

行李安检时，将身上的钥匙、手表等金属物品取下，外套脱下，笔记本电脑从随身行李中取出，都放进检查筐里，然后由传送带通过安检机器检查。

旅客人身安检时，先通过安检门，再双手平伸，安检员手持扫描仪对旅客全身上下前后扫描。

全部流程没有询问问题。