数据工程师的常见面试问题集

2026年数据工程师的常见面试问题集一、技术基础题（共5题，每题10分，总分50分）1.SQL查询优化问题题目：假设你有一个电商平台的订单表`orders`（包含字段：`order_id`、`user_id`、`order_date`、`total_amount`），商品表`products`（包含字段：`product_id`、`product_name`、`category`），请写一段SQL查询，统计每个用户的月度消费总额，并按消费总额降序排列，如果消费总额相同，则按用户ID升序排列。答案：sqlSELECTuser_id,DATE_FORMAT(order_date,'%Y-%m')ASmonth,SUM(total_amount)ASmonthly_totalFROMordersGROUPBYuser_id,monthORDERBYmonthly_totalDESC,user_idASC;解析：使用`DATE_FORMAT`函数提取月度日期，`SUM`函数计算月度消费总额，`GROUPBY`按用户和月份分组，`ORDERBY`实现多条件排序。2.Hadoop生态系统组件应用题目：在处理大规模日志数据时，HDFS和Hive各有什么优势？请结合实际场景说明。答案：HDFS适合存储海量数据，提供高吞吐量访问；Hive基于Hadoop，支持SQL查询，便于非技术用户使用。例如，用HDFS存储原始日志，用Hive进行数据汇总分析。解析：HDFS适合批处理场景，Hive适合交互式分析，两者互补。3.Spark核心概念题目：解释Spark的RDD、DataFrame和Dataset的区别，并说明在什么场景下优先选择哪种。答案：-RDD：低级抽象，无类型安全，适合自定义转换；-DataFrame：中级抽象，提供Schema，支持SQL；-Dataset：高级抽象，结合RDD和DataFrame，类型安全。场景：自定义逻辑选RDD，SQL分析选DataFrame，强类型选Dataset。解析：Spark抽象层级越高，易用性越强，但灵活性越低。4.Kafka应用场景题目：某电商平台需要实时处理用户行为数据，你建议使用Kafka的原因是什么？如何保证数据不丢失？答案：Kafka高吞吐、低延迟，适合实时流处理。通过配置`replication.factor>=3`和`acks=all`保证数据不丢失。解析：Kafka的副本机制和确认机制是关键。5.云存储选择问题题目：对比AWSS3和阿里云OSS，数据工程师在哪些场景下会优先选择其中一个？答案：AWSS3适合全球用户访问，阿里云OSS适合中国用户，且OSS有更多本土化功能（如CDN）。解析：选择取决于地域和功能需求。二、实践操作题（共3题，每题20分，总分60分）6.ETL流程设计题目：某银行需要每天从征信系统抽取客户数据，转换后存入数据仓库。请设计ETL流程的步骤和工具选择。答案：-抽取：使用ApacheNiFi或KafkaConnect连接征信API；-转换：用ApacheSpark处理数据清洗、去重；-加载：通过ApacheSqoop导入Hive表。解析：工具选择需考虑实时性（NiFi/Kafka）和批处理（Spark/Sqoop）。7.数据质量监控题目：如何设计数据质量监控方案，确保数据仓库的准确性？答案：-校验规则：完整性（非空）、一致性（逻辑关系）、唯一性；-工具：使用GreatExpectations或自定义Python脚本；-报警：集成Prometheus告警。解析：监控需覆盖数据全生命周期。8.数据安全与脱敏题目：某金融项目要求对客户姓名和手机号脱敏存储，请说明脱敏方法并设计实现方案。答案：-方法：姓名脱敏（前1后1），手机号脱敏（前3后4）；-实现：在数据接入时用Python脚本替换，或使用数据脱敏工具（如DataRobot）。解析：脱敏需兼顾安全性和可读性。三、系统设计题（共2题，每题30分，总分60分）9.实时数仓架构设计题目：设计一个支持百万级用户实时数据接入的数仓架构，需说明技术选型和数据流。答案：-数据采集：Kafka+Flink；-处理：Flink实时计算，写入HBase；-分析：用Hive/HUE查询。解析：Flink兼顾实时性和可靠性。10.大数据平台扩容方案题目：当数据量增长至PB级别，如何扩容大数据平台？答案：-扩容Hadoop集群：增加DataNode节点；-优化Spark：调整内存和并行度；-冷热数据分离：HDFS分层存储。解析：扩容需结合成本和性能。四、行业应用题（共3题，每题15分，总分45分）11.电商行业推荐系统题目：设计一个电商推荐系统，数据来源包括用户浏览、购买记录，请说明核心逻辑。答案：-数据处理：用SparkALS算法处理协同过滤；-推荐逻辑：结合用户画像和商品关联度排序。解析：推荐系统需平衡多样性和精准度。12.金融风控模型数据准备题目：为信用评分模型准备数据，哪些数据字段是关键？如何处理缺失值？答案：关键字段：收入、负债、历史逾期记录；缺失值用均值/中位数填充或模型预测补全。解析：金融数据需严格清洗。1