大数据面试常见问题 这是一篇由网络搜集整理的关于大数据面试常见问题的文档，希望对你能有帮助。 大数据面试常见问题 1、你处理过的最大的数据量?你是如何处理他们的?处理的'结果。 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目?你是如何对其结果进行衡量的? 3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则? 4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离? 5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库? 6、如何设计一个解决抄袭的方案? 7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用? 8、点击流数据应该是实时处理?为什么?哪部分应该实时处理? 9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型?同时你是如何定义“好”?存在所有情况下通用的模型吗?有你没有知道一些模型的定义并不是那么好? 10、什么是概率合并(AKA模糊融合)?使用SQL处理还是其它语言方便?对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言? 11、你是如何处理缺少数据的?你推荐使用什么样的处理技术? 12、你最喜欢的编程语言是什么?为什么? 1 13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。 14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是? 15、什么是大数据的诅咒? 16、你参与过数据库与数据模型的设计吗? 17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择?你对于商业智能和报表工具有什么想法? 18、你喜欢TD数据库的什么特征? 19、如何你打算发100万的营销活动邮件。你怎么去优化发送?你怎么优化反应率?能把这二个优化份开吗? 2 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/96c3994e6a0203d8ce2f0066f5335a8102d266ba.html