大数据工程师核心技术能力考核题

大数据工程师核心技术能力考核题请从分区、Join类型、执行参数三方面说明优化思路。2.进阶题用FlinkSQL实现实时UV/PV统计（按小时粒度），需处理“晚到数据”（如用户1小时后才上报行为）。请写出SQL语句，并说明：Watermark的设置逻辑（如何处理乱序？）；窗口函数的选择（滚动/滑动/会话？）。3.实战题某电商平台的订单表（`order`，亿级数据，按`create_time`分区）与用户表（`user`，千万级数据，按`user_id`分桶）做关联分析，出现数据倾斜（部分Task运行缓慢，多数Task已完成）。请：定位倾斜原因（从数据分布、Join策略分析）；给出优化方案（如数据拆分、Join类型调整）。五、数据治理与质量能力考核数据治理是“数据资产的生命线”，需保障数据的准确性、合规性与可管理性。（一）核心知识点梳理元数据管理：数据血缘（数据从产生到加工的全链路追踪）、资产目录（表结构、字段含义、owner）。数据质量：完整性（非空率）、一致性（跨表字段一致）、准确性（与业务逻辑匹配）的监控指标与告警策略。隐私合规：GDPR、《数据安全法》的合规要求，数据脱敏算法（如掩码、哈希、假名化）。生命周期管理：数据的生成、存储、归档、销毁流程，冷热数据分层策略。（二）考核题目设计1.基础题解释数据血缘的概念，并列举两种开源血缘分析工具（如ApacheAtlas、Linkis）的实现原理（如何追踪表与表、字段与字段的依赖？）。2.进阶题设计一个数据质量监控方案，针对用户画像系统的“年龄”字段：如何定义“准确性”指标（如与身份证号推导的年龄一致？）？如何监控“一致性”（跨业务系统的年龄字段一致？）？异常数据如何告警与修复？3.实战题某金融机构需对外提供“用户交易数据”API（包含交易金额、时间、银行卡号、身份证号），需满足：合规要求：银行卡号、身份证号脱敏（不可逆向还原）；分析需求：保留交易金额、时间的统计价值（如按金额区间、时间维度分析）。请设计脱敏方案：选择哪种脱敏算法（掩码、哈希、同态加密？）？说明适用场景。如何验证脱敏后的数据仍支持“交易金额Top10用户”等分析？六、工程化与工具链能力考核工程化能力是“技术落地的桥梁”，需将大数据技术转化为稳定、可维护的生产系统。（一）核心知识点梳理调度工具：Airflow的DAG设计（依赖管理、重试策略）、DolphinScheduler的多租户与资源隔离。容器化部署：K8s的StatefulSet部署HDFS、SparkOnK8s的资源调度（CPU/内存请求与限制）。CI/CD流程：大数据项目的代码评审（如Spark作业的代码规范）、单元测试（如Scala/Java的Mock测试）、部署流水线（Jenkins/GitLabCI）。监控告警：Prometheus的指标采集（如Spark作业的Executor内存、Flink的吞吐量）、Grafana的可视化与告警规则。（二）考核题目设计1.基础题在Airflow中设计一个复杂DAG：上游任务：“数据采集”（依赖Kafka消费完成）、“数据清洗”（依赖采集完成）；下游任务：“模型训练”（依赖清洗完成）、“结果推送”（依赖训练完成）。要求：任务失败时自动重试（最多3次，间隔5分钟）；任务失败时发送邮件通知（含错误日志）。请画出DAG的依赖关系，并写出关键配置。2.进阶题基于K8s部署SparkOnK8s集群，运行一个“用户画像计算”作业（需10个Executor，每个Executor4核8G内存）。请：配置Spark的资源请求（driver/executor的CPU、内存）；优化K8s的资源调度（如节点亲和性、污点容忍，避免作业调度到Master节点）。3.实战题某大数据团队需搭建CI/CD流程，针对Spark作业（Scala编写）：代码提交：开发者推送到Git仓库（分支管理：dev、test、prod）；测试阶段：自动运行单元测试（如ScalaTest）、集成测试（如Spark本地模式运行作业）；部署阶段：通过Jenkins部署到测试环境→人工验证→自动部署到生产环境。请设计全流程的关键步骤与工具选型（如代码扫描工具、测试框架、部署工具）。结语大数据工程师的核心技术能力考核，需覆盖“数据全链路+工程全周期”的技术深度与实践广度。本文的考核题设计，既检验对Hadoop、Spark、Flink等工具的原理掌握，也关注“数据采集→计算→存储→治理→工程化”的端到端实践能力。通过此类考核，企业可选拔出