京东大数据开发高频面试题及答案 ClickHouse的写入和读取为什么快？答案：写入快的原因：ClickHouse采用类LSM Tree的结构，数据写入后定期在后台进行Compaction。在数据导入时，ClickHouse全部是顺序写入，写入后数据段不可更改，在后台Compaction时也是多个段合并排序后写回磁盘。
在Java面试中，算法题是否会被考到，这往往取决于你所申请的公司类型。通常情况下，小型公司（员工数量在50人以下，包括初创公司）如果更侧重于业务层面，可能不会考察算法题，但一定会测试你的JAVA基础知识和SQL语句能力。
下面是整理的高频面试题目以下是某校园公众号14-12的推送消息打开数，请分析：（1）图中一个月内的数据趋势及其可能的原因（2）作为产品经理，如何帮助该公众号提高打开率一个女鞋品牌在某电商平台销售，你认为通过哪些数据和方法可以看出销售现状和业务提升。
京东职位包括多种类别。技术岗位 京东作为一家大型的电商平台，拥有众多的技术岗位，如软件开发工程师、测试工程师、大数据工程师、云计算工程师、AI算法工程师等。这些岗位主要负责平台的技术研发、系统维护、数据分析以及智能化升级等工作。
面试题来源：可1）Spark内存管理的结构；2）Spark的ExECUtor内存分布（参考“内存空间分配”）堆内和堆外内存规划 作为一个JVM 进程，Executor 的内存管理建立在JVM的内存管理之上，Spark对JVM的堆内（On-heap）空间进行了更为详细的分配，以充分利用内存。
堆外内存可通过配置spark.memory.offHeap.enabLED参数启用，并由spark.memory.offHeap.size参数设定大小。堆外内存与堆内内存的划分方式相同，所有运行中的并发任务共享存储内存和执行内存。内存空间分配：Spark的内存管理分为静态内存管理和统一内存管理。
速度快：Spark基于内存进行计算（也有部分计算基于磁盘，比如shuffle）。容易上手开发：基于RDD的计算模型比hadoop的Map-Reduce模型更易于理解和上手开发，实现复杂功能更便捷。
Spark 存储体系 Spark 存储体系包含内存、磁盘等存储介质，用于数据的暂存、计算和结果输出。60. Spark 存储体系概述 Spark 提供内存、磁盘等多种存储选项，支持数据的高效存储与处理，优化计算性能。
Spark作为高效、内存级的分布式计算框架，在大数据分析、实时计算等领域广泛应用。在流式处理中，Spark需确保Exactly-Once一致性。这一实现依赖于可靠的数据源、Spark内部精确消费机制和幂等性输出端。1 数据源端 Spark streaming支持通过如Kafka可靠地接入数据源，确保数据可重复读取。
1、大数据与会计面试自我介绍如下：个人背景与兴趣 我对会计行业怀有浓厚的兴趣，一直致力于在这个领域深耕细作，梦想着能够成为一名优秀的会计人员，并在该领域有所建树。专业技能与学习态度 我目前正积极备考初级会计师和注册会计师资格证书，希望通过这些专业认证来进一步夯实我的会计专业知识基础。
2、专业技能 在专业技能方面，我熟练掌握了SQL、Python等大数据处理工具，能够高效地进行数据清洗、分析和可视化。同时，我还精通Excel、SPSS等统计软件，能够准确地进行财务数据的处理和分析。此外，我还具备扎实的会计理论基础，熟悉会计准则和财务报表编制流程。
3、我对会计行业抱有浓厚的兴趣，一直期待能够在这个领域找到自己的位置。我相信，凭借我的能力和努力，我能够胜任这份工作，并且能够根据公司的发展要求，不断提升和完善自己。我拥有较强的团队合作精神，能够与团队成员共同进步，共同成长。
4、我对会计行业有着浓厚的兴趣，一直梦想着在这个领域有所作为。我相信凭借我的能力和热情，能够胜任会计工作，并根据公司的发展需求不断提升自己。我有很强的团队协作精神，期待有机会加入贵公司，成为团队中的一员，贡献我的力量。
5、我注重综合素质的提升，积极参与学校活动和社会实践，不断拓展自己的视野和知识面。我自学了互联网知识，对大数据、云计算等前沿技术有一定的了解，这有助于我更好地适应数字化时代的会计工作。我具备良好的沟通能力和团队协作精神，能够与不同背景的人进行有效沟通，共同解决问题。
6、准备常见问题：提前准备一些常见的面试问题，如自我介绍、为什么选择这个行业、你的优点和缺点是什么等。这有助于你在面试中更加流畅地表达自己的观点。展示学习能力：虽然你没有会计经验，但你可以通过展示你的学习能力、对新知识的渴望以及愿意在工作中不断学习和提升的态度来赢得面试官的青睐。
答案：RDD，即Resilient DIStributed Dataset，是Spark的基本数据抽象，代表一个不可变、可分区的并行计算集合。RDD中的数据可在内存或磁盘中存储，分区的结构可动态调整。面试题4：列举并比较Spark中常用算子的区别。
大数据Spark常见面试题汇总的答案如下：Spark Driver的作用：Spark Driver是作业的主进程，拥有main函数和SparkContext实例。负责资源申请、向master注册信息。负责作业调度，包括DAGScheduler和TaskScheduler的任务分配。Spark的部署模式：本地模式：适用于开发和测试环境。
大数据工程师面试题 Spark 调优关于数据倾斜的答案如下：数据倾斜的定义和影响：数据倾斜在Spark作业中表现为少数task执行时间过长，导致整个作业运行缓慢甚至内存溢出。它源于shuffle过程中key数据量不均衡，一个key承载大量数据，而其他key数据较少，导致task处理速度悬殊。
面试题来源：可1）Spark内存管理的结构；2）Spark的Executor内存分布（参考“内存空间分配”）堆内和堆外内存规划 作为一个JVM 进程，Executor 的内存管理建立在JVM的内存管理之上，Spark对JVM的堆内（On-heap）空间进行了更为详细的分配，以充分利用内存。
Spark操作类型包括transformation、action与cronroller，分别实现RDD转换、执行与控制算子。设置参数如spark.sql.shuffle.partitions与spark.default.parallelism调整默认task执行个数与集群资源管理。Spark application在未充分获得资源时就开始执行job，可能导致资源不足问题。
