电子/半导体行业面试题 · tech:apache-spark
电子/半导体行业相关面试题，按题目行业基础数据聚合。
共 19445 道真题 · 当前筛选命中 14 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：tech:apache-spark
考察点
技术栈
第 1 题RDD、DataFrame和Dataset的区别是什么？ 考察对Spark三种数据抽象在类型安全、性能与编程模型上的理解第 2 题在 Spark 中，你遇到过数据倾斜问题吗？如何定位和解决？ 考察数据倾斜的定位能力与解决方案的掌握第 3 题超大规模聚类怎么选取类别？ 考察超大规模数据场景下选择聚类类别数（k值）的方法与权衡第 4 题请解释RDD（弹性分布式数据集）的核心概念及其在Spark中的作用。 考察对Spark核心抽象RDD的理解深度第 5 题请介绍一下Spark和Flink的基本概念、核心特点及适用场景。 考察对两种主流分布式计算框架的理解及选型能力第 6 题请描述数据倾斜的常见场景及优化方案。 考察对数据倾斜问题识别、分析与解决能力第 7 题MR和Spark的区别是什么？ 考察对MapReduce与Spark核心架构、计算模型及适用场景差异的理解第 8 题Hive底层使用的是什么技术或框架？ 考察对Hive底层实现原理的了解第 9 题如何结合 Spark 和 Flink 设计定时任务？ 考察对流批调度、定时触发和框架特点的综合运用第 10 题Spark 3.0 引入了哪些新的核心机制或原理？ 考察对 Spark 新版本技术演进的了解程度第 11 题大数据这块还需要用到 Spark、Hive 等，你觉得你需要多久上手，会怎么学习？ 考察对大数据工具的学习能力、上手规划和自我认知第 12 题Hadoop生态通常分为哪几个部分？ 考察对Hadoop生态组成结构的宏观认识第 13 题请谈谈你对大数据框架的了解，并说明Hadoop与Spark的区别以及Spark如何优化MapReduce的计算模型。 考察对大数据生态体系的认知深度以及Hadoop与Spark核心差异的理解第 14 题你用过 Spark 吗？它和 Hive 在计算模型和适用场景上有什么区别？ 考察对 Spark 与 Hive 计算模型及适用场景的理解