面试经验丨百度测试开发工程师面试题集(含面试题答案大数据开发工程师面试主要面试哪些内容?大厂数据分析面试题,大数据结构化面试?只要数据量级大(或者是数据复杂度，或者是其他方面的量级大)到普通的处理方法无法处理地实际上都可以算作是大数据开发，只不过一般大数据开发目前招聘的很多都是做数据处理的。
1、oracle面试题(基础篇2、面试的时候问你熟悉oracle数据库吗?如果是开发的话，那还是基于sql这种语言的语法了，要多自己使用才能熟悉的。对于oracle数据库来说，pl/sqldelelopment是重点，除了sql，还要了解触发器trigger，存储过程procedure，任务job，视图view等等。
3、java面试题list,set都继承collection接口，map不继承。list,set都不含键值对，即存储数据的方式一般为list.add(value);set.add(value);而map含有键值对，可以定义键名称，如：map.put(key,value)。list的元素可以重复，set内的元素不可重复,map也可以重复。
楼上的不错。1.list以特定次序来持有元素，可有重复元素。set无法拥有重复元素,内部排序。map保存keyvalue值，value可多值。2.arraylist是使用数组方式存储数据，此数组元素数大于实际存储的数据以便增加和插入元素，它们都允许直接按序号索引元素，但是插入元素要涉及数组元素移动等内存操作，所以索引数据快而插入数据慢，而linkedlist使用双向链表实现存储，按序号索引数据需要进行前向或后向遍历，但是插入数据时只需要记录本项的前后项即可，所以插入速度较快。
4、面试经典数据结构和算法汇总如果说数据结构是骨架，那么算法就是灵魂。没了骨架，灵魂没有实体寄托；没了灵魂，骨架也是个空壳。两者相辅相成，缺一不可，在开发中起到了砥柱中流的作用。现在我对各种数据结构和算法做一总结，对比一下它们的效率1.数据结构篇1.如果让你手写个栈和队列，你还会写吗？2.开发了那么多项目，你能自己手写个健壮的链表出来吗？3.下次面试若再被问到二叉树，希望你能对答如流！
看完这篇轻松搞定面试官！2.排序算法篇1.几个经典的基础排序算法，你还记得吗？2.手把手教你学会希尔排序，很简单！3.快速排序算法到底有多快？4.五分钟教你学会归并排序5.简单说下二叉树排序6.学会堆排序只需要几分钟7.图，这个玩意儿竟然还可以用来排序！掌握了这些经典的数据结构和算法，面试啥的基本上没什么问题了，特别是对于那些应届生来说。
5、软件测试面试题及解答软件测试[1]就是利用测试工具按照测试方案和流程对产品进行功能和性能测试，甚至根据需要编写不同的测试工具，设计和维护测试系统，对测试方案可能出现的问题进行分析和评估。下面是我为你整理的软件测试面试题，希望对你有所帮助!01.为什么要在一个团队中开展软件测试工作?因为没有经过测试的软件很难在发布之前知道该软件的质量，就好比iso质量认证一样，测试同样也需要质量的保证，这个时候就需要在团队中开展软件测试的工作。
02.您在以往的测试工作中都曾经具体从事过哪些工作?其中最擅长哪部分工作?我曾经做过web测试，后台测试，客户端软件，其中包括功能测试，性能测试，用户体验测试。最擅长的是功能测试03.您所熟悉的软件测试类型都有哪些?请试着分别比较这些不同的测试类型的区别与联系(如功能测试、性能测试)测试类型有：功能测试，性能测试，界面测试。
6、ios面试题12-数据结构算法篇《2018ios面试题系列》这里没有图啊，大家可以抽象一下。数据结构的存储一般常用的有两种顺序存储结构和链式存储结构发挥想象力啊。举个列子。数组。12345678910。这个就是一个顺序存储结构，存储是按顺序的举例说明啊。做开发的都熟悉。栈是先进后出，后进先出的形式对不对？他的你可以这样理解helloworld在栈里面从栈底到栈顶的逻辑依次为helloworld这就是顺序存储再比如队列，队列是先进先出的对吧，从头到尾helloworld就是这样排对的再次发挥想象力这个稍微复杂一点这个图片我一直弄好，回头找美工问问，再贴上例如还是一个数组12345678910链式存储就不一样了1(地址)2(地址)7(地址)4(地址)5(地址)9(地址)8(地址)3(地址)6(地址)10(地址)。
7、面试经验丨百度测试开发工程师面试题集(含面试题答案8、大数据开发工程师面试主要面试哪些内容?只要数据量级大(或者是数据复杂度，或者是其他方面的量级大)到普通的处理方法无法处理地实际上都可以算作是大数据开发，只不过一般大数据开发目前招聘的很多都是做数据处理的。有如下几个方向:1)数据挖掘是大数据处理地一个方向，这里做数据挖掘要有一些统计学基础才能做，目前数据挖掘的方向其实不是很明确，和人工智能，机械学习也有一些关系，如果是做数据挖掘，基本的数据会由数据平台部或数据运维部门提供2)数据平台的开发(这里的平台开发在不同公司的内容又不一样，小公司可能是根据公司业务做一套完整的数据分析系统，大公司这个职位可能是一些开源组件的二次开发)3)大数据运维方向:比如hadoop，spark集群的运维，涉及到ha等内容4)大数据分析方向:有的公司会将职责细化，招聘一些专业的分析人员，去写hql或者是其它类sql来对数据进行分析最后，其实大数据平台相关工作的划分并不清晰，行业里没有统一标准，大公司小公司情况不同。
9、大厂数据分析面试题,大数据结构化面试?作为程序员，你认为代码只要实现功能就可以了吗？其实，工作2~3年后，你会发现随着工作的深入，工作中遇到的问题会变大，处理的数据量也会变大。一开始，我可能会耐心加班，等机器处理好了再回家，但最后，处理完这些数据通常是在深夜。面对这样的问题，其实可以用数据结构解决。仔细整理开发中遇到的问题，会发现很多工作中的问题，用简单的逻辑就能解决。
如何实时统计99%的业务接口响应时间？您可能会首先想到，每次查询时，都会按照从小到大的顺序对所有响应时间进行排序。如果总共有1200个数据，第1188个数据将有99%的响应时间，很明显，每次用这种方法查询都要排序，效率非常低。但是，如果知道“堆”数据结构，两个堆就可以非常有效地解决这个问题，因此，数据结构是提高我们程序员工作效率的利器。