Annaso安娜
【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。
北极豆豆鱼
【导语】近年来，大数据发展如火如荼，很多人都选择学习大数据专业或者转行大数据，大数据里又包含很多就业岗位，所以在进行岗位选择的时候，还是需要大家合理选择，为了帮助大家更好的进入大数据行业执业，下面就把2021年大数据工程师面试内容给大家进行一下具体介绍。
1、自我介绍
一般上来就是自我介绍，谈下工作经历和项目经验，面试官会根据你的项目经验对你进行技术面试。在自我介绍时，一定要抓住核心说，不要太啰嗦，尽量放大自己的价值，让面试官感受到你对工作的热情，以及以后对公司贡献的能力。
2、数仓开发知识技能
(1)Java是必问的，不过问的不深，把Javase部分吃透，足以应付Java部分的面试。
(2)Hadoop生态，Yarn、Zookeeper、HDFS这些底层原理要懂，面试经常被问。
(3)Mapreduce的shuffle过程这个也是面试被常问的。
(4)Hbase和HIve，搞大数据这些不懂真的说不过去。
(5)Mysql、Oracle和Postgres数据库操作要回，Sql要会写。
(6)linux操作系统，这个简单得命令必须要懂，会写shell脚本更好了。
(7)Kettle或Sqoop这种数据处理工具至少要会一个。8，数据仓库建模、数据模型的问题。
3、技术方面知识技能
(1)SparkSql和SparkStreaming，底层原理、内核、提交任务的过程等等，尽量深入内幕，这个经常会跟MapReduce作比较的。当然也要了解Storm和Flink，Flink这个建议要学会，以后用处会越来越广。
(2)Redis、Kafka、ElasticSearch这些都得懂原理，深入了解，会使用，会操作，会调优。
(3)impala和kylin这些尽量也要了解会用
(4)Python这个要是有能力，有精力，建议也要往深处学习，我目前正在自学中。
(5)集群的问题，包括一些简单的运维知识。
(6)大数据数据倾斜的问题，包括Spark JVM内存调优问题等等。
关于2021年大数据工程师面试内容，就给大家介绍到这里了，希望对大家能有所帮助，当然进入大数据行业，还需要大家在平时不断进行技能提升，这样才能更好的拥有一席之地。
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