数据仓库面试题
数据仓库常见面试问题
数据仓库常见⾯试问题
数据仓库主要⼯作就是模型设计；
1、数仓建模⽅法：范式建模、维度建模、Data Vault; 各⾃优缺点？
2、维度建模的三种⽅式：星型模式、雪花模式、星座模式
3、分层架构：ODS、DW（DW数据分层，由下到上为 DWD,DWB,DWS）、ADS
4、缓慢变化维与退化维；处理缓慢变化维的⽅式（拉链表，拉链表能实现保存历史快照，去除重复数据，节约空间）
5、维度建模过程？
6、事实表有哪些？各⾃含义？
事务型事实表（其中事务的含义？
⼀⾏数据。
⼀旦事务被提交，事实表数据被插⼊，数据就不再进⾏更改，其更新⽅式为增量
更新。
事实的含义？--术语表⽰的是业务事件的度量值（可统计次数、个数、件数、⾦额等））
周期型事实表
不会保留所有数据只保留固定时间间隔的数据，例如每天或者每
⽉的销售额，或每⽉的账户余额等。
稠密（例如当天没发⽣交易，也会记录数据）
累积型事实表
累计快照事实表⽤于跟踪业务事实的变化。
例如，数据仓库中可能需要累积或者存储订
单从下订单开始，到订单商品被打包、运输、和签收的各个业务阶段的时间点数据来跟踪订
单声明周期的进展情况。
当这个业务过程进⾏时，事实表的记录也要不断更新。
参考。
oracle数据面试题
oracle数据面试题Oracle是一种关系型数据库管理系统，广泛应用于企业级软件开发和数据管理中。
在进行Oracle数据面试时，面试官可能会提问一些与Oracle数据库相关的问题。
下面是一些常见的Oracle数据面试题：1. 什么是Oracle数据库？Oracle数据库是一种关系型数据库管理系统，由美国甲骨文公司开发。
它采用表结构存储数据，并使用结构化查询语言（SQL）进行数据管理。
Oracle数据库提供高性能、高可用性和可扩展性，并被广泛用于大型企业级应用程序和数据仓库。
2. Oracle数据库的体系结构是怎样的？Oracle数据库的体系结构由两个主要组件组成：实例（Instance）和数据库（Database）。
实例包括内存结构（例如SGA和PGA）和后台进程（例如后台写进程和后台读进程），而数据库则包含数据文件、控制文件和日志文件等。
3. 什么是SGA和PGA？SGA（System Global Area）是Oracle数据库实例的共享内存区域，包含缓冲区高速缓存、共享池和重做日志缓冲区等。
PGA（Program Global Area）是每个数据库连接的私有内存区域，包含了会话变量和排序区等。
4. Oracle数据库的常见数据类型有哪些？Oracle数据库支持多种数据类型，包括字符类型（如VARCHAR2和CHAR）、数值类型（如NUMBER和INTEGER）、日期类型（如DATE和TIMESTAMP）以及大对象类型（如CLOB和BLOB）等。
5. 什么是索引？索引是一种数据结构，用于加快数据库查询的速度。
在Oracle数据库中，可以为表的一个或多个列创建索引，这样在查询时可以直接通过索引而不是全表扫描来找到匹配的数据。
6. 如何创建一个表？在Oracle数据库中，可以使用CREATE TABLE语句来创建表，如下所示：```sqlCREATE TABLE table_name (column1 datatype constraint,column2 datatype constraint,...);```其中，table_name是表的名称，column1、column2等是列名，datatype是列的数据类型，constraint是列的约束（如主键、外键、唯一性约束等）。
众测数仓面试题
众测数仓面试题1、能否简介一下当前这个项目2、什么是数据仓库呢？3、数据仓库和传统的业务数据库有什么区别？4、OLTP和OLAP分别是什么？有什么区别？5、项目是如何分层的6、数仓一般怎么做分层处理呢？7、数仓分层的作用是什么？8、项目中有做按照主题分析吗？若有，有哪些主题9、数据分析能决定企业未来发展，请辩证这个观点10、什么是事实表，什么是维度表，有什么区别和联系11、什么是指标，什么是维度，有什么区别和联系12、数据仓库的主要特性是？13、数据仓库主要解决了什么问题14、一个企业一般构建几个数据仓库最好，并说明15、什么是缓慢渐变维？适用于什么场景？16、什么是拉链表？适用于什么场景17、什么是维度的分层和分级？什么是上钻和下卷？18、请简述数据集市19、请简述维度退化，以及其作用20、请简述以下层级的主要作用22、请简述SCD2的实现方法（最少2种，多了不限）23、请用三个单词来总结数仓分层的主要工作内容24、什么是版本控制工具25、什么是git26、.git文件夹的作用27、什么是本地库什么是远程库28、在大数据框架中，压缩的作用是什么？29、请简述行存储和列存储各自的优缺点和适用场景30、什么是Hive的分区？什么是Hive的分桶？31、Hive中静态分区、动态分区、混合分区分别是什么32、什么是Map Join，有什么好处，主要原理是什么33、如何显式的告知Hive执行任务要走MapJoin34、什么是Bucket Map Join，有什么好处，主要原理是什么35、什么是SMB Join，有什么好处，主要原理是什么36、请简述Hive的执行原理。
大数据工程师面试题及答案
大数据工程师面试题及答案在大数据领域，对工程师的要求越来越高。
以下是一些常见的大数据工程师面试题及答案，希望能为您的面试准备提供一些帮助。
一、基础知识1、请简要介绍一下 Hadoop 生态系统中的主要组件。
答案：Hadoop 生态系统主要包括 HDFS（分布式文件系统）用于存储大规模数据；YARN（资源管理框架）负责资源的分配和调度；MapReduce（分布式计算框架）用于处理大规模数据的计算任务。
此外，还有 Hive（数据仓库工具）、HBase（分布式数据库）、Sqoop（数据导入导出工具）等组件。
2、什么是数据仓库？与数据库有什么区别？答案：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
数据库主要用于事务处理，强调实时性和一致性；而数据仓库侧重于数据分析和决策支持，数据量大、结构复杂，存储历史数据。
二、数据处理和分析1、如何处理数据倾斜问题？答案：数据倾斜通常是指某些键值的分布不均匀，导致某些任务处理的数据量远大于其他任务。
可以通过对倾斜的键进行加盐处理，或者使用 Combiner 函数在 Map 端进行局部聚合来缓解。
还可以对数据进行重新分区，或者调整并行度等方式来解决。
2、请介绍一下 Spark 的核心概念，如 RDD、DataFrame 和 Dataset。
答案：RDD（弹性分布式数据集）是 Spark 的基础数据结构，具有不可变、可分区、可并行操作等特点。
DataFrame 类似于关系型数据库中的表，具有列名和数据类型。
Dataset 是 DataFrame 的扩展，提供了类型安全和面向对象的编程接口。
三、数据存储1、介绍一下 HBase 的架构和工作原理。
答案：HBase 基于 Hadoop 的 HDFS 存储数据，采用主从架构。
HMaster 负责管理表的元数据，HRegionServer 负责存储和管理实际的数据。
数据按照行键进行排序和存储，通过 Region 进行划分和管理。
应用大数据面试题目(3篇)
第1篇随着大数据技术的飞速发展，越来越多的企业开始重视大数据的应用，并将其作为提升企业竞争力的重要手段。
为了帮助求职者更好地准备应用大数据的面试，以下将提供一系列面试题目，涵盖大数据的核心概念、技术架构、数据处理、分析应用等多个方面。
一、大数据核心概念1. 请简要介绍大数据的五个V（Volume、Velocity、Variety、Veracity、Value）及其对大数据处理的影响。
2. 什么是Hadoop？请列举Hadoop的主要组件及其功能。
3. 解释MapReduce编程模型的工作原理，并说明其在处理大数据时的优势。
4. 什么是数据仓库？请描述数据仓库的基本架构和功能。
5. 什么是数据湖？它与数据仓库有什么区别？二、大数据技术架构1. 请列举大数据技术栈中常用的开源框架，并简要介绍它们的作用。
2. 什么是Spark？请说明Spark的架构和主要特性。
3. 什么是Flink？请描述Flink与Spark的主要区别。
4. 什么是Hive？请介绍Hive的架构和功能。
5. 什么是Kafka？请说明Kafka在数据处理中的作用。
三、数据处理与分析1. 请描述数据清洗的步骤和常见方法。
2. 什么是数据脱敏？请列举几种数据脱敏技术。
3. 什么是数据压缩？请介绍几种常用的数据压缩算法。
4. 什么是数据挖掘？请列举几种常见的数据挖掘算法。
5. 什么是机器学习？请介绍几种常见的机器学习算法。
四、大数据应用场景1. 请举例说明大数据在金融行业的应用场景。
2. 请举例说明大数据在医疗行业的应用场景。
3. 请举例说明大数据在零售行业的应用场景。
4. 请举例说明大数据在交通行业的应用场景。
5. 请举例说明大数据在政府领域的应用场景。
五、大数据项目经验1. 请描述你参与过的最大规模的大数据项目，包括项目背景、目标、技术选型、实施过程和成果。
2. 请描述你在项目中遇到的技术难题及其解决方案。
3. 请描述你在项目中如何进行数据治理和质量管理。
etl面试题
etl面试题ETL（Extract, Transform, Load）是数据仓库中的一种重要组成部分，负责将数据从源系统中提取出来，经过转换和处理后加载到目标系统中。
在ETL过程中，需要考虑到数据的准确性、完整性和一致性。
以下是一些常见的ETL面试题及其答案，供参考。
1. 介绍一下ETL的基本流程。
ETL的基本流程包括数据提取（Extract）、数据转换（Transform）和数据加载（Load）三个步骤。
首先，从源系统中提取数据，可以是数据库、文件等；然后，对提取的数据进行清洗、整合、转换等操作，以满足目标系统的要求；最后，将经过转换处理后的数据加载到目标系统中。
2. 请列举一些常见的ETL工具。
常见的ETL工具包括Informatica PowerCenter、IBM DataStage、Microsoft SQL Server Integration Services（SSIS）、Oracle Data Integrator（ODI）等。
3. 什么是增量抽取？请详细描述增量抽取的实现方式。
增量抽取是指每次从源系统中抽取数据时，只抽取发生了更改的数据，而不是全量抽取所有数据。
实现增量抽取的方式可以是使用时间戳字段、使用增量标志字段或者使用日志文件记录增量数据等。
4. 在ETL过程中，如何处理数据的错误和异常？在ETL过程中，可以使用异常处理机制来处理数据的错误和异常情况。
可以设置错误处理策略，例如跳过错误记录、记录错误信息到日志文件、发送警报等。
还可以通过数据校验、数据清洗等方式来尽量避免错误和异常情况的发生。
5. 请解释一下星型模式和雪花模式在数据仓库中的应用。
星型模式和雪花模式都是数据仓库中的常用数据建模方法。
星型模式是以一个中心事实表为核心，周围围绕着多个维度表，维度表与事实表之间通过外键关联。
而雪花模式在星型模式的基础上，将维度表进一步细化为多个层级，通过子维度表与父维度表建立关系。
初级数据开发面试题目(3篇)
第1篇第一部分：基础知识1. SQL基础- 题目：请描述SQL中的SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE语句的基本用法。
- 解析：此题考察对SQL基本命令的理解。
应聘者应能够清晰地解释每个命令的作用和语法结构。
2. 数据库类型- 题目：简述关系型数据库和非关系型数据库的主要区别。
- 解析：考察应聘者对不同数据库类型的了解。
应聘者应能够区分关系型（如MySQL、Oracle）和非关系型（如MongoDB、Cassandra）数据库的特点。
3. 数据库设计- 题目：请解释什么是范式，以及如何识别并解决范式冲突。
- 解析：此题考察应聘者对数据库设计的理解。
应聘者应能够解释第一范式到第三范式，并说明如何在实际设计中应用。
4. 数据类型- 题目：列出几种常见的数据类型，并说明它们在数据库中的作用。
- 解析：考察应聘者对数据类型的认识。
应聘者应能列举出如INT、VARCHAR、DATE等常见数据类型，并解释其用途。
第二部分：编程技能5. Python基础- 题目：编写一个Python函数，实现将字符串中的空格替换为下划线。
- 解析：此题考察应聘者的编程能力。
应聘者应能够编写一个简单的函数来完成字符串替换操作。
6. 数据处理- 题目：使用Python处理一个包含学生信息的CSV文件，提取所有成绩超过90分的学生的名字和成绩。
- 解析：此题考察应聘者对Python数据处理库（如pandas）的了解。
应聘者应能够读取CSV文件，筛选数据，并提取所需信息。
7. 脚本编写- 题目：编写一个shell脚本，实现自动备份当前目录下的所有图片文件。
- 解析：此题考察应聘者的脚本编写能力。
应聘者应能够编写一个shell脚本来完成备份任务。
第三部分：数据仓库与ETL8. ETL概念- 题目：解释ETL的概念及其在数据仓库中的作用。
- 解析：此题考察应聘者对数据仓库和ETL（Extract, Transform, Load）流程的理解。
hive 面试题
hive 面试题Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库基础设施，它提供了一种类似于 SQL 的查询语言，称为 HiveQL，用于处理大规模分布式数据集。
在面试过程中，Hive 相关的问题经常被提及。
下面是一些常见的 Hive面试题及其答案，帮助你更好地准备面试。
问题一：什么是 Hive？它的特点是什么？Hive 是一个数据仓库基础设施，它提供了一种类似于 SQL 的查询语言（HiveQL）来进行数据的读写和处理。
Hive 运行在Hadoop 之上，利用 Hadoop 的 MapReduce 来执行任务。
它的特点包括：1. 高度可扩展性：Hive 可以处理大规模数据集，并具有良好的扩展性。
2. 灵活的数据模型：Hive 支持多种数据格式，包括结构化数据和半结构化数据。
3. 面向分析的查询语言：HiveQL 是一种类似于 SQL 的查询语言，使得用户可以使用熟悉的语法编写查询。
4. 容错性：Hive 基于 Hadoop 的分布式存储和计算框架，具有良好的容错性和可靠性。
问题二：Hive 和传统数据库之间有什么区别？Hive 和传统数据库之间存在一些区别：1. 存储方式：传统数据库使用行存储，而 Hive 使用列存储。
列存储可以提高查询性能，特别适用于分析大规模数据；2. 数据类型：传统数据库支持丰富的数据类型，而 Hive 支持的数据类型相对较少；3. 实时查询：传统数据库常用于实时事务处理，而 Hive 主要用于批处理和数据分析，不适用于实时查询；4. 数据更新：传统数据库支持数据的实时更新和删除，而 Hive 的数据一般是只读的。
问题三：Hive 的表是如何定义的？在 Hive 中，表的定义可通过以下语句完成：CREATE TABLE table_name (column1 data_type,column2 data_type,...)ROW FORMAT DELIMITEDFIELDS TERMINATED BY ','STORED AS TEXTFILE;其中，table_name 是表的名称，column1、column2 是列名，data_type 是列的数据类型。
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数据仓库面试题
数据仓库是如今企业中不可或缺的一部分，它用于存储和管理大量的数据，并提供可靠且高效的分析和报告功能。
为了在面试中更好地表现自己的能力，下面将介绍一些常见的数据仓库面试题及其详细解答。
1. 请解释什么是数据仓库？
数据仓库是一个用于集成、存储、管理和分析大量结构化和非结构化数据的系统。
它用于支持企业决策和战略规划，通过提供高质量、一致和实时的数据帮助企业更好地理解自身业务。
2. 数据仓库和数据库的区别是什么？
数据库是一个用于组织和存储数据的系统，其主要目标是提供高效的数据访问。
数据仓库则更加注重数据的集成和分析，它将来自不同数据源的数据进行整合，并提供决策支持的功能。
3. 数据仓库的架构有哪些主要组件？
数据仓库的主要组件包括：数据提取（Extraction）、数据转换（Transformation）、数据加载（Loading）、数据存储（Storage）和数据查询（Querying）。
- 数据提取：从不同的数据源中抽取数据，并进行清洗和转换以确保数据的质量和一致性。
- 数据转换：将提取的数据进行预处理、清洗和转换，以适应数据仓库的结构和标准。
- 数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中，以便后续的分析和报告。
- 数据存储：数据仓库通常使用多维数据库或列式数据库进行数据存储和管理。
- 数据查询：用户可以通过查询语言或报告工具对数据仓库中的数据进行查询和分析。
4. 请解释维度和事实表在数据仓库中的作用。
维度是数据仓库中用于描述业务过程的属性，例如时间、地点、产品等。
维度表包含一个主键和与之关联的属性列。
事实表包含了与业务过程相关的事实数据，例如销售额、数量等，并与维度表通过主键进行关联。
维度表和事实表共同构成了数据仓库中的星型或雪花模式结构。
维度表提供了多维数据的上下文信息，而事实表包含了与业务过程相关的度量数据，通过联结维度表和事实表，可以进行复杂的多维分析和报表生成。
5. 数据仓库中的ETL过程是什么？
ETL是“提取、转化和加载（Extract, Transform, Load）”的缩写，是数据仓库中非常重要的一环。
- 提取：从多个数据源中抽取数据。
这些数据源可以是关系型数据库、文件、API等。
- 转化：对提取的数据进行清洗、解析和转换。
这包括了数据清洗、数据合并、数据校验等步骤，以确保数据的质量。
- 加载：将转换后的数据加载到数据仓库中。
这涉及到将数据插入
到维度表和事实表中，并更新数据仓库中的索引和聚合表。
ETL过程需要保证数据的完整性和可靠性，同时也需要考虑数据的
效率和性能。
6. 数据仓库的查询优化有哪些方法？
- 索引优化：通过为表和视图创建适当的索引，可以提高查询的性能。
索引可以加快数据访问速度，尤其是在大型数据表上。
- 查询重写（Query Rewriting）：通过重写查询语句，将复杂的查询转换为更高效的等价查询。
这包括了冗余查询的消除、查询合并、谓
词下推等技术。
- 物化视图（Materialized Views）：物化视图是预先计算和存储的
查询结果，它可以显著提高查询性能。
通过定期刷新物化视图，可以
确保数据的实时性。
- 查询缓存（Query Caching）：将查询结果缓存到内存中，以减少
数据库的访问次数。
这对于频繁执行相同查询的场景非常有用。
- 结构和数据优化：通过优化数据仓库的结构和数据模型，可以提
高查询的性能。
例如，使用合适的数据类型、分区表、压缩等技术来
减少存储空间和提高查询效率。
7. 数据仓库的维护和监控包括哪些方面？
数据仓库的维护和监控是保证数据仓库高效运行的关键。
- 数据完整性：确保数据仓库中的数据完整、准确和一致。
这包括
了数据清洗、数据校验、数据修复等步骤。
- 索引和统计信息的维护：定期更新和重新生成索引和统计信息，
以确保查询的高性能。
- 容量规划：监控数据仓库的存储容量，及时做好容量规划和扩展。
- 异常监控和报警：实时监测数据仓库的运行状态，及时处理异常，并触发相应的报警。
- 性能监控：跟踪查询性能和系统资源的使用情况，优化查询和配
置系统参数。
通过一系列的维护和监控操作，可以确保数据仓库的稳定性和可靠性。
总结：
在数据仓库的面试中，掌握数据仓库的基本概念、架构和工作流程
是至关重要的。
此外，了解数据仓库的设计原则、查询优化和维护监
控技术也是非常有帮助的。
希望以上面试题及解答能够帮助到您在数据仓库领域的面试准备。
祝您成功！。