1、大数据的本质与特性 大数据是处理海量、高速增长和多样性的数据，以提取价值和驱动业务决策的关键工具。其五大特征，Volume（数据量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）、Veracity（准确性）和Value（价值），是理解其核心的关键。
2、大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是使用特殊工具和方法对大量数据执行操作的原因。大数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的非结构化和原始数据中获取有意义的信息。大数据还允许公司采取数据支持的更好的业务决策。
3、深入解析数据库世界的基石——SQL面试问题与答案，让我们一起揭开ACID特性与MySQL事务的神秘面纱。 事务与ACID特性 在数据处理中，事务如同一座桥梁，它是一系列有序操作的集合，以保证数据的一致性与完整性。
4、面试题-关于大数据量的分布式处理 题目：生产系统每天会产生一个日志文件F，数据量在5000W行的级别。文件F保存了两列数据，一列是来源渠道，一列是来源渠道上的用户标识。文件F用来记录当日各渠道上的所有访问用户，每访问一次，记录一条。
1、面试题 1：变量的声明和定义有什么区别 为变量分配地址和存储空间的称为定义，不分配地址的称为声明。一个变量可以在多个地方声明，但是只在一个地方定义。加入 extern修饰的是变量的声明，说明此变量将在文件以外或在文件后面部分 定义。
2、而且，由于 找到的堆结点的大小不一定正好等于申请的大小，系统会自动将多余的那部分重新放入空闲链表。C. 申请大小限制的不同 Stack：在windows下，栈的大小是2M（也可能是1M它是一个编译时就确定的常数），如果申请的空间超过栈的剩余空间时，将提示overflow。因此，能从栈获得的空间较小。
3、相信大家在面试的过程中可能都遇到过这样一道题吧！相信大家得出的答案都是 false true 但是在这里我一定要说，这个答案不是绝对的 c==d 一定是true，但是a==b 却不一定就是false ，也有可能是true。
4、IBM公司长期在关系型数据库领域的持续投资，DB2中所使用的数据库专利技术比 Oracle， Microsoft， Sybase 三家公司拥有的专利总和还要多...以下是我为大家分享的IBM经典面试题及答案，欢迎大家参考！ 试题1：为什么你是这份工作的最佳人选？ A、我干过不少这种职位，我的经验将帮助我胜任这一岗位。
熟悉数据结构原理，复杂的项目无需为需求实现原理而烦恼。优化能力提升 随着了解的加深，能够发现与工作中数据结构特性相违背的代码，并具有优化修改的能力。提高面试成功率 学习50%以上互联网公司数据结构的面试问题纲领，提高面试合格率。
大数据的本质与特性 大数据是处理海量、高速增长和多样性的数据，以提取价值和驱动业务决策的关键工具。其五大特征，Volume（数据量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）、Veracity（准确性）和Value（价值），是理解其核心的关键。
大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是为什么使用特殊的工具和方法对大量数据执行操作的原因。大数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的非结构化和原始数据中获取有意义的信息。大数据还使公司能够根据数据做出更好的业务决策。
从逻辑结构来看：数组必须事先定义固定的长度（元素个数），不能适应数据动态地增减的情况，即数组的大小一旦定义就不能改变。当数据增加时，可能超出原先定义的元素个数；当数据减少时，造成内存浪费；链表动态地进行存储分配，可以适应数据动态地增减的.情况，且可以方便地插入、删除数据项。
大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是使用特殊工具和方法对大量数据执行操作的原因。大数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的非结构化和原始数据中获取有意义的信息。大数据还允许公司采取数据支持的更好的业务决策。
面试真题数据结构面试题整理题目+答案 什么是数据结构？ 数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。结构包括逻辑结构和物理结构。
1、自我简介：用一句话说明白自己的学历专业年龄工作经历等；2）我会什么：包括会用什么工具，懂得什么理论知识；3）我做过什么：介绍下项目的内容，通过什么手段，达到了什么成果。自我介绍的重点是在最短的时间突出自己的项目经历和技术水平，但也不用过于详细，留给面试官问问题的空间。
2、首先，这两个算法解决的是数据挖掘中的两类问题。K-Means 是聚类算法，KNN 是分类算法。其次，这两个算法分别是两种不同的学习方式。K-Means 是非监督学习，也就是不需要事先给出分类标签，而 KNN 是有监督学习，需要我们给出训练数据的分类标识。最后，K 值的含义不同。
3、数据分析面试自我介绍 篇【1】 我叫xx，本科和研究生都就读于xx，专业方向是是信息与系统。我的职业理想是成为一名优秀的工程师，所以我选择了xx，选择了我现在的专业。我希望在未来成为这方面的专家。为了实现这个梦想，我特别注重与此相关的专业课程的学习，也取得了很好的成绩。
4、面试数据分析师的常见问题。数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人... 面试数据分析师的常见问题。
5、动手题 我给你一组数据，如果要你做数据清洗，你会怎么做？实际上，这一道题中，面试官考核的是基本的数据清洗的准则，数据清洗是数据分析必不可少的重要环节。你可能看到这个数据存在 2 个问题：典韦出现了 2 次，张飞的数学成绩缺失。针对重复行，你需要删掉其中的一行。
6、数据分析面试都会有技术性问题，Excel+SQL+python/R这几样工具都是必考，关于这几样工具的理论、实操大家一定要详细掌握。数据分析的目的就是促进企业的业务增长，关于公司的业务方面，大家也要多多了解，一般面试官会根据公司业务做一个假设案例让你来进行数据分析。
1、．触发器的作用？触发器是一中特殊的存储过程，主要是通过事件来触发而被执行的。它可以强化约束，来维护数据的完整性和一致性，可以跟踪数据库内的操作从而不允许未经许可的更新和变化。可以联级运算。如，某表上的触发器上包含对另一个表的数据操作，而该操作又会导致该表触发器被触发。2。
2、NULL（空）这个值是数据库世界里一个非常难缠的东西，所以有不少应聘者会在这个问题上跌跟头您也不要觉得意外。NULL这个值表示UNKNOWN（未知）：它不表示“”（空字符串）。假设您的SQL Server数据库里有ANSI_NULLS，当然在默认情况下会有，对NULL这个值的任何比较都会生产一个NULL值。
3、区别：视图是已经编译好的sql语句。而表不是 视图没有实际的物理记录。而表有。
4、数据库，无外乎增删改查：增：insert into A表 values （value1，value2，value..）向A表中新增数据 删：delete from A表 （ where id=1） 删除A表（删除A表id=1的数据）如果删除某个测试数据，记得加where条件，否则整张表的数据都被删除，防止误操作！不过，数据可以回滚找回。
5、以下是SQL的题及答案 磁盘柜上有14块73G的磁盘， 数据库为200G 大小包括日志文件，如何设置磁盘（要说明这14磁盘是怎么用的）？有两服务器群集，分别为node1和node2 现在要打win200系统补丁，打完后，要重新启动，如何打补丁，不能影响用户使用（要用群集的术语详细说明）。
6、什么是数据库事务 数据库事务是构成单一逻辑工作单元的操作集合。数据库事务可以包括一个或多个数据库操作，但是这些操作构成一个逻辑上的整体。数据库事务的四个特性（ACID）A：原子性，事务中的所有操作作为一个整体不可分割，要么全部操作要么全部不操作。