阿里视频面试题？
一、阿里视频面试题？
蛮多人都在问阿里巴巴常见的面试问题，我就整理一些出来，希望能帮到大家一些吧。
面试时候问的比较多的少不了工作规划，所以面试前做个3-5年的工作规划，越详细约好，让人觉得你是真心想要加入公司，还有多多了解一下公司信息，因为会问你如何看待企业文化、发展前景什么的，还有准备一下个人经历，什么最成功的的事，遇到过的最大的困难之类的。
二、阿里数据分析师面试题库？
一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？
异常值（Outlier） 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。
Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。
未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。
点评：考察的内容是统计学基础功底。
二、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。
聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。 聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。
聚类分析计算方法主要有： 层次的方法（hierarchical method）、划分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于网格的方法（grid-based method）、基于模型的方法（model-based method）等。其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。
k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然 后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
其流程如下：
（1）从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；
（2）根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；
（3）重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象）；
（4）循环（2）、（3）直到每个聚类不再发生变化为止（标准测量函数收敛）。
优点：本算法确定的K 个划分到达平方误差最小。当聚类是密集的，且类与类之间区别明显时，效果较好。对于处理大数据集，这个算法是相对可伸缩和高效的，计算的复杂度为 O(NKt)，其中N是数据对象的数目，t是迭代的次数。一般来说，K<<N，t<<N 。
缺点：1. K 是事先给定的，但非常难以选定；2. 初始聚类中心的选择对聚类结果有较大的影响。
点评：考察的内容是常用数据分析方法，做数据分析一定要理解数据分析算法、应用场景、使用过程、以及优缺点。
三、根据要求写出SQL
表A结构如下：
Member_ID（用户的ID，字符型）
Log_time（用户访问页面时间，日期型（只有一天的数据））
URL（访问的页面地址，字符型）
要求：提取出每个用户访问的第一个URL（按时间最早），形成一个新表（新表名为B，表结构和表A一致）
createtable B asselectMember_ID, min(Log_time), URL from Agroup byMember_ID ;
点评：SQL语句，简单的数据获取能力，包括表查询、关联、汇总、函数等。
另外，这个答案其实是不对的，实现有很多方法，任由大家去发挥吧。
四、销售数据分析
以下是一家B2C电子商务网站的一周销售数据，该网站主要用户群是办公室女性，销售额主要集中在5种产品上，如果你是这家公司的分析师，
a) 从数据中，你看到了什么问题？你觉得背后的原因是什么？
b) 如果你的老板要求你提出一个运营改进计划，你会怎么做？
表如下：一组每天某网站的销售数据
a) 从这一周的数据可以看出，周末的销售额明显偏低。这其中的原因，可以从两个角度来看：站在消费者的角度，周末可能不用上班，因而也没有购买该产品的欲望；站在产品的角度来看，该产品不能在周末的时候引起消费者足够的注意力。
b) 针对该问题背后的两方面原因，我的运营改进计划也分两方面：一是，针对消费者周末没有购买欲望的心理，进行引导提醒消费者周末就应该准备好该产品；二是，通过该产品的一些类似于打折促销等活动来提升该产品在周末的人气和购买力。
点评：数据解读能力，获取数据是基本功，仅仅有数据获取能力是不够的，其次是对数据的解读能力。
五、用户调研
某公司针对A、B、C三类客户，提出了一种统一的改进计划，用于提升客户的周消费次数，需要你来制定一个事前试验方案，来支持决策，请你思考下列问题：
a) 试验需要为决策提供什么样的信息？
c) 按照上述目的，请写出你的数据抽样方法、需要采集的数据指标项，以及你选择的统计方法。
a) 试验要能证明该改进计划能显著提升A、B、C三类客户的周消费次数。
b) 根据三类客户的数量，采用分层比例抽样；
需要采集的数据指标项有：客户类别，改进计划前周消费次数，改进计划后周消费次数；
选用统计方法为：分别针对A、B、C三类客户，进行改进前和后的周消费次数的，两独立样本T-检验（two-sample t-test）。
点评：业务理解能力和数据分析思路，这是数据分析的核心竞争力。
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三、360大数据面试题
360大数据面试题是数据行业中一个备受关注的话题，无论是求职者还是招聘方，都十分重视这个方面。在今天的数据驱动时代，数据分析和处理能力成为了企业竞争的关键因素之一。因此，准备充分并熟悉常见的数据相关面试题是非常必要的。
大数据面试题分类
在准备大数据面试题的过程中，首先需要了解各种不同类型的问题，以便有针对性地准备相应的内容。大数据面试题通常可以分为数据处理、数据分析、数据可视化以及机器学习等方面的问题。
数据处理问题
- 1. 数据清洗的步骤有哪些？为什么数据清洗在数据分析中至关重要？
- 2. 请解释一下什么是数据去重，以及在去重过程中可能会遇到的挑战。
- 3. 什么是数据归一化？为什么在数据处理过程中常常需要对数据进行归一化？
数据分析问题
- 1. 请解释一下什么是数据聚合，数据聚合的常用方法有哪些？
- 2. 请说明什么是数据探索性分析（EDA），以及在实际工作中如何进行数据探索性分析？
- 3. 请列举一些常用的数据分析工具及其优缺点。
数据可视化问题
- 1. 为什么数据可视化在数据分析中扮演着重要角色？举例说明一个数据可视化设计良好的案例。
- 2. 请讲解一下数据可视化中常用的图表类型及其适用场景。
- 3. 请描述一下仪表盘设计中需要考虑的要素和技巧。
机器学习问题
- 1. 什么是监督学习和无监督学习？请分别举例说明。
- 2. 请解释一下什么是过拟合和欠拟合，以及如何在机器学习模型中解决这两个问题。
- 3. 请描述一下决策树算法的原理及其应用。
如何准备360大数据面试题
要准备好360大数据面试题，首先需要对数据基础知识有深入的了解，包括数据处理、统计学基础、机器学习等方面的知识。其次，需要通过实际练习，例如完成一些数据处理和分析的项目，加深对知识的理解和应用。另外，关注数据行业的热点话题，了解最新的发展动态也是非常重要的。
另外，多参加一些数据相关的培训课程和学习活动，不断提升自己的数据技能和能力。在准备面试的过程中，可以通过模拟面试来提高对问题的回答能力和自信心。
结语
360大数据面试题涉及到的知识面广泛且深入，需要求职者花费大量时间和精力进行准备。通过系统的准备和持续的努力，相信每位求职者都能在面试中表现出色，达到自己的求职目标。
四、数据仓库面试题？
以下是一些数据仓库面试题：
1. 什么是数据仓库？
2. 数据仓库的作用是什么？
3. 数据仓库和数据库的区别是什么？
4. 数据仓库的架构是什么？
5. 如何进行数据仓库的建模？
6. 如何进行数据仓库的 ETL 流程？
7. 如何进行数据仓库的性能优化？
8. 如何进行数据仓库的备份和恢复？
9. 如何进行数据仓库的安全管理？
10. 如何进行数据仓库的监控和优化？
以上是一些常见的数据仓库面试题，你可以根据自己的经验和知识进行回答。
五、阿里数据是什么？
1. 大数据基础服务包括 Maxcompute 分析型数据库等 2. 大数据分析于展现包括 Date V Quick BI 画像分析等 3. 大数据应用 包括 推荐引擎 企业图谱 建议可以从阿里云的大数据认证了解，参加阿里云大数据认证培训快速熟悉阿里云产品
六、高级大数据运维面试题？
以下是一些大数据运维面试题及其答案：
1. 问题：Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的特点是什么？
答案：HDFS 具有以下特点：
- 分布式：数据存储在多台服务器上，实现数据的分布式存储和处理。
- 高度可靠性：采用冗余数据存储和数据完整性检查，确保数据的可靠存储。
- 数据一致性：通过客户端缓存和数据完整性检查，确保数据的一致性。
- 容量大：可扩展到 PB 级别的数据存储。
- 快速读写：采用流式读写方式，支持快速读取和写入数据。
- 自动压缩：对数据进行自动压缩，降低存储空间需求。
2. 问题：MapReduce 编程模型有哪些优点和缺点？
答案：
优点：
- 分布式处理：MapReduce 可以在多台服务器上并行处理大量数据，提高计算效率。
- 易于扩展：MapReduce 具有良好的可扩展性，可以随着数据量和计算资源的增加而扩展。
- 容错性：MapReduce 具有良好的容错性，遇到故障时可以重新分配任务并重新执行。
缺点：
- 编程模型简单，但学习成本较高。
- 适用于批量计算，对实时性要求较高的场景不适用。
- 资源消耗较大：MapReduce 运行时需要大量的内存和计算资源。
3. 问题：如何解决 Hive 查询中的数据倾斜问题？
答案：
倾斜原因：
- key 分布不均匀：导致数据在 reduce 节点上的分布不均。
- 业务数据本身的特点：某些业务数据可能存在倾斜的特性。
- 建表时考虑不周：表结构设计不合理，导致数据倾斜。
- 某些 SQL 语句本身就有数据倾斜：如筛选条件包含某些特定值，导致数据倾斜。
解决方法：
- 均衡数据分布：在建表时，可以采用分桶表、分区表等设计，使数据在各个 reduce 节点上分布更均匀。
- 使用随机前缀：对于 key 为空产生的数据倾斜，可以给空值赋予随机前缀，使数据在 reduce 节点上的分布更加均匀。
- 调整查询策略：优化 SQL 语句，避免使用可能导致数据倾斜的筛选条件。
- 使用聚合函数：在 Hive 查询中，可以使用聚合函数（如 GROUP BY）来减少数据倾斜的影响。
4. 问题：Kafka 的核心组件有哪些？
答案：
- 生产者（Producer）：负责将消息发送到 Kafka。
- 消费者（Consumer）：负责从 Kafka 消费消息。
- broker：Kafka 集群中的服务器节点，负责存储和转发消息。
- 主题（Topic）：消息的分类，生产者和消费者通过指定主题进行消息的发送和接收。
- 分区（Partition）：主题下的一个子集，用于实现消息的分布式存储和处理。
5. 问题：如何部署一个多节点 Kafka 集群？
答案：
1. 部署 Zookeeper：首先在一台服务器上部署 Zookeeper，用于集群的协调和管理。
2. 部署 Kafka：在多台服务器上部署 Kafka，配置相同的 Zookeeper 地址。
3. 配置 Kafka：在每个 Kafka 实例的配置文件中，设置参数如 bootstrap.servers、key.serializer、value.serializer 等，使其指向对应的 Zookeeper 地址和其他 Kafka 实例。
4. 启动 Kafka：在各个 Kafka 实例上启动 Kafka 服务。
5. 验证集群：通过生产者和消费者进行消息的发送和接收，验证 Kafka 集群是否正常工作。
这些问题涵盖了大数据运维的基本知识和技能，面试时可以作为参考。在实际面试中，根据求职公司和岗位的需求，还需要准备其他相关问题。祝您面试顺利！
七、面试题：oracle数据库优化？
无论什么数据库，大的方面都是这三种吧：
1，数据库配置优化
2，数据库建表时字段设置优化以及字段属性的设置要最合适。
3，sql查询语句优化。
八、大数据数据库面试题
在当今数字化时代，大数据技术的发展已经成为众多企业和行业关注的焦点之一。随着大数据的不断涌现和壮大，大数据数据库作为支撑其存储与管理的基础设施也承担着越来越重要的角色。在面对日益复杂的大数据数据库环境时，了解并掌握相关面试题是每一位从业人员必备的技能。本文将从多个角度深入探讨大数据数据库面试题，为读者提供全面的知识储备和应对策略。
大数据数据库面试题概述
大数据数据库面试题是指在求职面试中常见的与大数据及数据库领域相关的问题，涵盖范围广泛、内容丰富。掌握大数据数据库面试题，不仅可以检验个人对于行业知识的掌握程度，更能体现出应聘者的逻辑思维能力、解决问题的能力以及在实际工作中的应变能力。
大数据数据库面试题类型
大数据数据库面试题的类型多样，主要包括基础知识题、案例分析题、场景模拟题等。基础知识题主要考察应聘者对于大数据技术与数据库管理的基本概念和原理的掌握情况；案例分析题则侧重考察应聘者分析和解决实际问题的能力；场景模拟题则通过模拟真实工作场景来考察应聘者在压力下的应对能力。
大数据数据库面试题示例
以下是几个常见的大数据数据库面试题示例：
- 介绍一下大数据的概念及特点。
- 什么是Hadoop？它的主要组成部分有哪些？
- 请简要说明什么是MapReduce。
- 大数据中的数据存储有哪些常见的方式？
大数据数据库面试题应对策略
面对大数据数据库面试题，应聘者可以从以下几个方面提高应对能力：
- 扎实的基础知识：要牢固掌握大数据与数据库管理的基本概念和原理。
- 实践经验：通过实际项目经验来加深对知识的理解与运用。
- 逻辑思维：培养清晰的逻辑思维能力，善于分析和解决问题。
- 综合能力：全面考虑问题，善于综合运用各种知识与技能。
总结
大数据数据库面试题作为大数据数据库领域的重要组成部分，对于求职者来说具有重要意义。通过了解面试题的类型、内容以及应对策略，应聘者可以更好地准备和应对大数据数据库面试，展现出自己的专业素养和能力水平。希望本文能够为读者提供有益的参考，帮助他们在面试中取得成功。
九、java大数据面试题
Java大数据面试题解析
在准备面试时，了解一些常见的Java大数据面试题及其答案是至关重要的。这些问题涉及到Java编程语言在大数据处理中的应用以及相关的技术知识。通过深入理解这些问题，可以帮助您在面试中展现出深厚的技术功底和经验。
1. 什么是MapReduce？
MapReduce 是一种用于并行处理大规模数据集的编程模型。在MapReduce编程模型中，数据首先通过Map函数进行处理，然后经过Shuffle和Sort阶段进行数据重排，最后通过Reduce函数进行汇总处理。Hadoop是一个典型的使用MapReduce模型的大数据处理框架。
2. 什么是HDFS？
HDFS 是Hadoop分布式文件系统，用于存储大规模数据。HDFS采用分布式存储的方式，将数据分散在多台计算机上，提高了数据的容错性和可靠性。HDFS是Hadoop生态系统中的核心组件之一。
3. 请解释一下什么是Partitioner？
Partitioner 是在MapReduce作业中用来确定Reduce任务如何获取Map任务输出数据的机制。Partitioner根据Map任务的输出键来决定将数据发送到哪个Reduce任务进行处理。通过合理设计Partitioner，可以实现更好的负载均衡和性能优化。
4. 什么是Hive？
Hive 是基于Hadoop的数据仓库工具，提供了类似SQL的查询语言HiveQL，用于在大数据集上进行交互式查询和分析。Hive将查询转换为MapReduce作业来执行，使得用户可以使用熟悉的SQL语法来操作大数据。
5. 请简要解释下什么是Zookeeper？
Zookeeper 是一个用于分布式应用协调的开源软件。Zookeeper提供了一个高可用、高性能的协调服务，用于管理和维护分布式系统中的各种元数据信息。在大数据环境中，Zookeeper常用于协调Hadoop集群和其他分布式系统的操作。
6. 什么是Spark？
Spark 是一种基于内存计算的大数据处理框架，比传统的基于磁盘的计算框架速度更快。Spark提供了丰富的API和功能，支持在内存中进行数据计算和分析操作，广泛应用于大数据处理和机器学习领域。
7. 请解释下什么是RDD？
RDD 全称为Resilient Distributed Dataset，是Spark中的核心数据抽象概念。RDD是一个可容错、可并行操作的数据集合，可以在Spark集群中被分布式处理。通过RDD，用户可以高效地进行大规模数据的计算和处理。
8. 什么是Flume？
Flume 是Apache组织开发的日志收集系统，用于高效地收集、聚合和传输大规模日志数据。Flume支持可靠的数据传输，可以将日志数据从多个源头收集到Hadoop等存储系统中进行进一步处理。
9. 请简单介绍下什么是Kafka？
Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，广泛用于构建实时数据流处理应用。Kafka提供了可扩展的消息处理能力，支持多个生产者和消费者，并能够持久化存储消息数据。
10. 什么是Sqoop？
Sqoop 是一个用于在Hadoop和关系型数据库之间进行数据传输的工具。Sqoop能够将结构化数据从关系型数据库导入到Hadoop中进行分析处理，也可以将处理结果导出回关系型数据库中。
以上是关于Java大数据面试题的一些常见问题及其解释。希望能够通过这些问题的学习和理解，为您在面试中展现出优秀的技术能力和专业知识。祝您在面试中取得成功！
十、java 大数据面试题
Java大数据面试题
Java作为一种广泛应用的编程语言，在大数据领域也扮演着重要的角色。面试中经常会涉及到与Java和大数据相关的问题，让我们来一起看看一些常见的Java大数据面试题。
Java基础问题
1. Java中的四种访问修饰符分别是什么？
答：Java中有public、private、protected以及default这四种访问修饰符。它们分别用来控制成员变量、方法以及类的访问权限。
2. Java中的重载和重写有何区别？
答：方法的重载是指在同一个类中，方法名相同但参数列表不同的多个方法，而方法的重写是子类覆盖父类中的方法，方法名和参数列表都相同。
大数据问题
1. 什么是大数据？
答：大数据指的是海量、高增长性和多样化的信息资产。它们主要有“四V”特征：Volume（大量数据）、Variety（多样化数据）、Velocity（高速数据生成与处理）、Veracity（数据的准确性与真实性）。
2. Hadoop和Spark有何区别？
答：Hadoop是一个分布式存储和计算框架，适合批处理任务；Spark是一个快速、通用的集群计算系统，适合迭代计算和实时处理。
Java与大数据结合问题
1. 如何在Java中连接Hadoop？
答：可以使用Hadoop提供的Java API来连接Hadoop。通过配置Hadoop集群的信息，可以在Java程序中实现对Hadoop集群的访问和操作。
2. Java中如何读取大数据文件？
答：可以使用Java中的FileInputStream或BufferedReader等类来读取大数据文件。在处理大数据文件时需要注意内存占用和性能优化。
总结
在面试中，Java与大数据相关的问题可以考察面试者的基础知识和实际应用能力。熟练掌握Java语言以及大数据处理框架是非常重要的。希望以上内容对您准备Java大数据面试有所帮助。
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