小囡1234
【导读】作为大数据工程师，其必须要掌握的基础知识就是java与mysql的关系、交互和连接，作为基础，也是面试考官经常会考的内容，为了帮助大家都能顺利通过考试，今天小编就来和大家唠一唠java与mysql的关系、交互和连接，好了，开始今天的内容大数据分析师面试必备：java与mysql解析。
1. SQL语言四大类：
DQL 数据查询语言 select
DML 数据操作语言 insert、update、delete
DDL 数据界说语言 create、alter
DCL 数据控制语言 grant权限
2. mysql数据库中的decimal类型(是数值型，不能存放字符串)：
举例：decimal(18,0) 常用于身份证号码，但是带x的不可以。
举例：decimal(5,2)
状况一：假设小数点前面是3位，后边是2位，正常状况。
状况二：5指的是小数点前后不能超过5位，小数点后有必要是2位。
3. mysql中InnoDB和MyISAM引擎的差异：
innodb支撑：事务和主外键
myisam不支撑：事务和主外键
4. 【不需要背诵，选择题考点】向mysql中，a向表中添加数据的几种写法，题目：id int 主键自增，name varchar(11) 不为空。
5. 操作mysql数据库表有两种方式，第一种：点八点吧;第二种：写代码。【不需要背诵，只需要了解，考试选择题会出】
6. 在Java中，简述面向对象三大特征。
7. 在Java中，常用关键字：
1. 定义类的关键字是什么? class
2. 继承的关键字是什么? extends
3. 定义接口的关键字是什么? interface
4. 实现接口的关键字是什么? implements
5. 抽象类的关键字是什么? abstract
8. 在Java中，抽象类和接口的区别：
1. 抽象类中可以包含普通方法和抽象方法，接口中只能包含抽象方法
2. 抽象类中可以有构造方法，接口中没有构造方法
3. 抽象类只能单继承，可以实现多个接口
9. Java接口中有哪些成员?
1. 构造方法，没有
2. 常量，默认访问修饰符public static final，没有变量
3. 抽象方法，默认访问修饰符public abstract
10. 在Java中，抽象类和抽象方法的关系：
1. 抽象类中可以包含普通方法和抽象方法，抽象方法一定存在抽象类中。
2. 子类继承抽象父类，必须实现|重写抽象方法，除非子类也是抽象类。
3. 【判断题】抽象类中必须包含抽象方法?【错误×】
4. 【判断题】抽象方法一定存在抽象类中?【正确√】
11. Java重载的特点：
1. 在同一个类中
2. 方法名相同
3. 参数列表(个数、类型、顺序)不同
4. 与返回值类型和访问修饰符无关
12. Java重写的特点：
1. 在父子类中
2. 方法名相同
3. 参数列表相同
4. 返回值类型相同，或是其子类
5. 访问修饰符相同，或不能严于父类
13. 列举几种Java实现多态的形式：
1. 继承的存在
2. 父类引用指向子类对象 | 向上转型
3. 父类作为方法的返回值类型，父类作为方法的参数
14. Java接口的特性：单根性和传递性
15. 在Java中，throws和throw的区别：
1. throws 声明异常，用在定义方法小括号的后面
2. throw 抛出异常，写在方法体内
以上就是小编今天给大家整理发送的关于大数据分析师面试必备：java与mysql解析的相关内容，希望对各位考生有所帮助，想知道更多关于数据分析师的基本要求有哪些，关注小编持续更新数据分析师岗位解析。
scropio123
我 ：Hadoop适合离线分析，是批处理；Spark适合实时分析，是近实时流，微批处理。
我 ：其实自己在平时使用的时候,并没有过度割裂开这两种，因为毕竟自己是结果导向所以无论Python的缩进格式还是Java的要加逗号，最后可以实现我的需求就可以了。 补 ：如今，再来审视这个问题，会发现其实在使用过程中，Python，Java确实有一些需要你拐个弯注意下的，比如【Python】list的remove函数和【Java】list的remove方法，同名异能。以及Python一些轮子如何用Java去实现也是要注意的。
我 ：小于等于A表条数，也就是小于等于3条 补 ：现在看来，当时陷入了工作中带来的一个误区，就是面试官可没说join的字段是主键，它可以不唯一哈，不唯一就会导致大于3条，因为有重复，而B表记录不足的地方均为NULL，所以可能小于吗？不信客官你看： 例1 ： A表的记录数在B表中全都有且B表id唯一
例2 A表的记录在C表中有缺失但C表记录唯一 ：
例3 A表的记录在D表中全都有但D表id不唯一 ：
所以正解应该是大于等于A表的条数
阳光白龙
大数据工程师 = 系统工程 + 大规模数据处理 + 数据分析 + 机器学习 + 商业智能
大数据工程师首先是一个系统工程师，也是一个软件工程师。同时，他还得有一些特定的技能，会做大规模数据处理，比如当你的数据有PB量级甚至ZD量级时，你需要会Leverage云平台等，通过几千台机器并行处理，解决大规模数据处理的问题。
大数据工程师还和数据科学家有重叠，二者都要有很强的数据分析能力，比如会用Matlab，R，Python等。仅仅做简单的数据分析可能也不够，大数据工程师还得做机器学习模型，最终我们希望大数据工程师做到的是商业智能。
大数据工程师的最终的目的，是帮助公司提供更好的用户体验，做出最优决策，获取更多的利润。他的工作成果是帮助企业挖掘出数据里的价值，从而实现Data-driven decision making。在个性化、在线广告领域，大数据工程有巨大的商业价值，Yahoo，Facebook，Google的80%以上的收入都来源于广告。通常，大数据工程师要解决的问题是，当一个用户在网站上出现时，如何显示一个与该用户喜好最相关的广告，使他最有可能去点击，从而提高公司的广告收入，这些都是需要通过大数据分析和机器学习建模，帮助做决策。
如果你是New grad，面试官期望你熟练掌握一门面向对象的通用语言 (如Java)。如果你只会C++，进公司后可能还是得去熟悉Java，因为很多时候编程语言的选择是与所用框架相关的， 比如Hadoop就是用Java编写的，用C++写Hadoop的应用就不是很方便。
另外，熟悉一门脚本语言 ，如Python，Go. R和Matlab不认为是一个Decent的脚本语言。
对候选人更重要的要求是基本的程序设计素养。如果程序设计功底足够好，熟悉一个新语言就是一两周的事情，面试官可能会从他平时工作的项目里提炼一些问题，看你能不能找到合适的解决方案。
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