数据开发工程师面试题

涵盖基础、技能与实战的面试要点

数据开发工程师岗位竞争激烈，面试环节至关重要。下面为大家详细介绍一些常见的面试题类型。

数据库基础知识

数据库是数据开发的核心，面试中常考的基础知识包括数据库类型、sql语句等。比如，面试官可能会问“请简述关系型数据库和非关系型数据库的区别”。关系型数据库如mysql，以表格形式存储数据，支持sql查询，数据结构严谨；非关系型数据库如mongodb，以文档、键值对等形式存储，更适合处理大量非结构化数据。再如，“写出一个sql语句，查询学生表中成绩大于80分的学生信息”，这就需要掌握基本的select、from、where等语句的使用。

数据处理与etl

etl（extract, transform, load）即提取、转换、加载，是数据开发的重要环节。面试可能会问“etl过程中常见的数据清洗方法有哪些”，常见的方法包括去除重复数据、处理缺失值、转换数据格式等。例如，在处理用户信息时，可能会有重复的记录，需要通过唯一标识进行去重。还可能会考察“请描述一个你做过的etl项目流程”，这就需要详细说明从数据源提取数据，如何进行数据转换，以及最终将数据加载到目标数据库的整个过程。

编程语言技能

数据开发常用的编程语言有python、java等。对于python，可能会问“请解释python中的生成器和迭代器的区别”。生成器是一种特殊的迭代器，使用yield关键字生成数据，节省内存；迭代器是实现了__iter__()和__next__()方法的对象。在实际项目中，生成器可用于处理大规模数据。对于java，可能会考察“java的多线程编程有哪些实现方式”，常见的有继承thread类、实现runnable接口等。

大数据技术框架

随着大数据的发展，hadoop、spark等技术框架成为面试的重点。面试官可能会问“请简述hadoop的hdfs和mapreduce的工作原理”。hdfs是分布式文件系统，将大文件分割成多个块存储在不同节点上；mapreduce是一种分布式计算模型，包括map和reduce两个阶段，用于处理大规模数据。还可能会问“spark与hadoop相比有哪些优势”，spark基于内存计算，速度更快，支持多种编程语言，适用于实时计算场景。

项目经验与问题解决

面试中会重点考察候选人的项目经验和解决问题的能力。可能会问“在项目中遇到过哪些数据质量问题，你是如何解决的”。比如，数据中存在错误的日期格式，可通过编写脚本进行格式转换。还可能会给出一个实际场景，如“公司业务增长导致数据处理变慢，你会采取哪些措施优化”，可以从数据库优化、增加硬件资源、采用分布式计算等方面进行回答。