大数据etl开发面试题

大数据ETL开发是指将大量数据从原始数据源转换成可用的数据。在ETL开发中，ETL代表提取（Extract）、转换（Transform）和装载（Load）数据。ETL开发面试题通常会针对这三个方面进行提问。以下是一些可能出现在大数据ETL开发面试中的问题：

1.简要介绍一下你的ETL经验是什么？
这个问题主要是了解应聘者是否有相关的工作经验。应聘者可以提及过往项目中的ETL流程设计、数据清洗、数据转换等经验。

2.你能够说明ETL流程的步骤吗？
ETL流程包括数据来源、数据提取、数据处理和数据装载。通过简单介绍每个步骤，让面试官了解你的ETL知识水平。

3.你如何处理数据源中的异常数据？
出现非法数据是大数据ETL开发过程中经常会遇到的问题，应聘者需要说明如何进行数据清洗、处理以及如何测试异常数据。

4.你如何保证ETL作业的正确性和完整性？
应聘者可以讲述ETL作业执行的日志和监控机制，以及如何通过自动化测试工具确保作业的正确性。

5.你如何在ETL作业的生产环节中解决故障？
这个问题涉及到实际工作中产生的问题，应聘者可以讲述如何通过查找日志、监控作业、采取手动干预等方式解决故障。

总之，大数据ETL开发的面试题目涉及很多方面，包括工作经验、技术知识和解决问题的方法。准备面试时，应聘者需要关注技术趋势，了解最新的ETL工具及技术，并进行适当的技术准备。

相关问题

大数据开发必背面试题

大数据开发的面试题有很多，以下是一些经典的面试题目：

1. 请解释什么是大数据以及大数据的特点是什么？

2. 请介绍一下Hadoop以及它的生态系统组件。

3. 请解释MapReduce的工作原理。

4. 请比较Hive和HBase，它们分别适用于哪些场景？

5. 请解释什么是数据仓库以及数据仓库中的维度和事实表。

6. 请介绍一下Spark以及它的特点。

7. 请解释什么是ETL过程以及它在大数据开发中的作用。

8. 请介绍一下数据分区以及数据分区在大数据处理中的优势。

9. 请解释什么是NoSQL数据库以及NoSQL数据库与传统关系型数据库的区别。

10. 请说明大数据开发中常用的数据存储格式以及它们的特点。

这些问题只是其中的一部分，大数据领域非常广泛且发展迅速，不同公司可能会有不同的考察重点。在面试前，建议对大数据技术栈有一个全面的了解，并根据目标公司的需求进行有针对性的准备。

大数据开发工程师面试题

下面是一些可能会在大数据开发工程师面试中出现的问题：

1. 请解释什么是大数据技术？

2. 什么是批处理和实时处理？它们之间有什么区别？

3. 请列举一些大数据处理框架和它们的优缺点。

4. Hadoop中的NameNode和DataNode有什么作用？

5. 请解释什么是MapReduce？请列举一些MapReduce的应用场景。

6. 请简述Hive和HBase的区别。

7. 请解释什么是Spark？它与Hadoop有什么区别？

8. 请解释什么是NoSQL数据库？请列举一些NoSQL数据库的类型和应用场景。

9. 请解释什么是ETL？请列举一些ETL工具。

10. 请列举一些常用的数据可视化工具。

这些问题只是一小部分可能会在大数据开发工程师面试中出现的问题。面试官可能还会问到其他问题，例如数据存储、数据安全等方面的问题，因此准备充分并且对大数据技术有深入的理解是非常重要的。