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数据开发工程师面试题库

面向数据开发工程师相关面试,围绕SQL、数仓分层、HDFS、Spark、数据开发等主题展开练习,结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区,梳理知识要点并练习清晰表达。

42 道题目建议用时 126 分钟专项面试练习

全部题目 42 道题

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HDFS 支持哪些常见数据格式?表格类数据通常用什么格式存储,为什么?

考察对 HDFS 文件系统本质与常见大数据存储格式的理解,区分“文件系统可存任意文件”与“分析场景推荐列式格式”两个层面。
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HDFS 容量快满时,你会如何排查和处理?是否了解快照?

考察容量问题的系统化排查思路,能否区分真实数据增长、副本冗余、小文件与快照占用,并给出可落地的治理手段。
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哪些场景适合用流式计算?数据如何从 MySQL 进入 Flink 进行计算?

考察对流式场景的判断力,以及从业务库到实时计算链路的端到端设计能力,包括 CDC、消息队列与 Flink 的职责划分。
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Spark 任务出现慢任务(长尾)时,你会如何排查和优化?

考察 Spark 性能问题的系统排查能力,能否从资源、数据分布、算子与 Shuffle 等维度定位长尾原因并给出优化手段。
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数据湖、对象存储与 HDFS 有什么区别?对象存储如何存储数据?HDFS 数据如何迁移到对象存储?

考察对存储体系的分层理解,包括数据湖的定位、对象存储的寻址与一致性模型,以及跨存储迁移的工程方案。
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请讲一下这套数仓的数据源、分层作用、表设计与血缘依赖,整体设计思路是什么?

考察候选人对数仓整体架构的系统性理解,能否从数据源到应用层讲清分层职责、表设计与血缘关系。
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