大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于spark面试问题收集的问题，于是小编就整理了2个相关介绍spark面试问题收集的解答，让我们一起看看吧。
大数据面试常问的问题？
常问的问题包括数据清洗的过程、数据挖掘的算法和工具、统计分析的方法、机器学习的模型和应用案例等等。
因为大数据行业发展迅速，具体的面试题目会随着时代和技术的发展而不断更新和变化。
同时，企业也会根据招聘职位和要求来选择合适的面试内容。
总之，在准备面试前，应该全面了解自己所申请的岗位，并针对该岗位的要求有针对性地准备面试。
常问的问题包括但不限于以下几个方面：
1. 数据预处理：什么是数据预处理？常用的数据预处理方法有哪些？
2. 数据挖掘：什么是数据挖掘？数据挖掘的过程包括哪些步骤？
3. 数据可视化：什么是数据可视化？数据可视化的目的是什么？常用的数据可视化工具有哪些？
4. 算法和模型：在大数据领域中，常用的算法和模型有哪些？它们的应用场景是什么？
5. 数据库：什么是数据库？常用的数据库有哪些？它们的区别是什么？如何进行数据库优化？
综上所述，大数据面试涉及的问题比较广泛，需要掌握多个方面的知识和技能。
第一的话，简单的自我介绍，面试者需要简单明了的让面试官了解他想要的信息 第二 为什么来我司应聘，看看对公司是不是了解感兴趣 第三 你的优点缺点是那些，是否与岗位有冲突或者加分项 第四 为什么从上家单位离职 第五 多久能到岗，工资待遇要求
关于这个问题，1. 什么是大数据？
2. 大数据的特点是什么？
3. 大数据技术的应用场景有哪些？
4. Hadoop和Spark有什么区别？
5. 什么是MapReduce？
6. 什么是HDFS？
7. 如何处理大规模数据的存储和访问？
8. 大数据处理中的数据清洗和数据预处理技术有哪些？
9. 如何处理大规模数据的分析和挖掘？
10. 大数据处理中的机器学习技术有哪些？
网络运维面试必背知识点？
1. 网络架构和拓扑：网络架构是指整个网络的组成和结构，包括网络拓扑、线缆、交换机、路由器等。
拓扑是指网络中设备的关系，如星形、总线形、环形、树形等，也是在面试中常被问到的知识点。
2. 网络协议：包括TCP/IP、HTTP、FTP、SMTP、DNS、DHCP等协议，了解协议的基本工作原理和主要端口是非常重要的。
3. 路由器配置和管理：包括VLAN配置、ACL配置、NAT配置等，同时对于网络故障排除也非常重要。
4. 交换机配置和管理：包括VLAN配置、STP协议、链路聚合、QoS等。
5. 网络安全：包括防火墙、VPN、入侵检测和防范、安全策略等。
6. 网络性能优化：包括负载均衡、带宽限制、链路聚合等技术。
总的来说，网络运维的知识点非常广泛，需要具备一定的理论基础和实践经验。
在面试中，建议多准备一些实际案例，以更好地展示自己的优秀实践和解决问题的能力。
网络运维面试中可能会涉及的一些必背知识点包括：
1. 网络基础知识：了解OSI七层模型、TCP/IP协议、IP地址、子网划分等基本概念。
2. 网络设备：熟悉交换机、路由器、防火墙等网络设备的功能和基本操作。
3. 网络架构：了解常见的网络拓扑（星型、环型、总线型、网状等）及其优缺点。
4. 网络管理：熟悉网络管理的基本概念（如SNMP、RMON等）、常用网络管理工具（如NetFlow、sFlow等）以及网络管理协议（如SNMP、RMON等）。
到此，以上就是小编对于spark面试问题收集的问题就介绍到这了，希望介绍关于spark面试问题收集的2点解答对大家有用。