大數(shù)據(jù)工程師核心技術(shù)能力考核題請(qǐng)從分區(qū)、Join類型、執(zhí)行參數(shù)三方面說(shuō)明優(yōu)化思路。2.進(jìn)階題用FlinkSQL實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)UV/PV統(tǒng)計(jì)（按小時(shí)粒度），需處理“晚到數(shù)據(jù)”（如用戶1小時(shí)后才上報(bào)行為）。請(qǐng)寫出SQL語(yǔ)句，并說(shuō)明：Watermark的設(shè)置邏輯（如何處理亂序？）；窗口函數(shù)的選擇（滾動(dòng)/滑動(dòng)/會(huì)話？）。3.實(shí)戰(zhàn)題某電商平臺(tái)的訂單表（`order`，億級(jí)數(shù)據(jù)，按`create_time`分區(qū)）與用戶表（`user`，千萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)，按`user_id`分桶）做關(guān)聯(lián)分析，出現(xiàn)數(shù)據(jù)傾斜（部分Task運(yùn)行緩慢，多數(shù)Task已完成）。請(qǐng)：定位傾斜原因（從數(shù)據(jù)分布、Join策略分析）；給出優(yōu)化方案（如數(shù)據(jù)拆分、Join類型調(diào)整）。五、數(shù)據(jù)治理與質(zhì)量能力考核數(shù)據(jù)治理是“數(shù)據(jù)資產(chǎn)的生命線”，需保障數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、合規(guī)性與可管理性。（一）核心知識(shí)點(diǎn)梳理元數(shù)據(jù)管理：數(shù)據(jù)血緣（數(shù)據(jù)從產(chǎn)生到加工的全鏈路追蹤）、資產(chǎn)目錄（表結(jié)構(gòu)、字段含義、owner）。數(shù)據(jù)質(zhì)量：完整性（非空率）、一致性（跨表字段一致）、準(zhǔn)確性（與業(yè)務(wù)邏輯匹配）的監(jiān)控指標(biāo)與告警策略。隱私合規(guī)：GDPR、《數(shù)據(jù)安全法》的合規(guī)要求，數(shù)據(jù)脫敏算法（如掩碼、哈希、假名化）。生命周期管理：數(shù)據(jù)的生成、存儲(chǔ)、歸檔、銷毀流程，冷熱數(shù)據(jù)分層策略。（二）考核題目設(shè)計(jì)1.基礎(chǔ)題解釋數(shù)據(jù)血緣的概念，并列舉兩種開(kāi)源血緣分析工具（如ApacheAtlas、Linkis）的實(shí)現(xiàn)原理（如何追蹤表與表、字段與字段的依賴？）。2.進(jìn)階題設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控方案，針對(duì)用戶畫像系統(tǒng)的“年齡”字段：如何定義“準(zhǔn)確性”指標(biāo)（如與身份證號(hào)推導(dǎo)的年齡一致？）？如何監(jiān)控“一致性”（跨業(yè)務(wù)系統(tǒng)的年齡字段一致？）？異常數(shù)據(jù)如何告警與修復(fù)？3.實(shí)戰(zhàn)題某金融機(jī)構(gòu)需對(duì)外提供“用戶交易數(shù)據(jù)”API（包含交易金額、時(shí)間、銀行卡號(hào)、身份證號(hào)），需滿足：合規(guī)要求：銀行卡號(hào)、身份證號(hào)脫敏（不可逆向還原）；分析需求：保留交易金額、時(shí)間的統(tǒng)計(jì)價(jià)值（如按金額區(qū)間、時(shí)間維度分析）。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)脫敏方案：選擇哪種脫敏算法（掩碼、哈希、同態(tài)加密？）？說(shuō)明適用場(chǎng)景。如何驗(yàn)證脫敏后的數(shù)據(jù)仍支持“交易金額Top10用戶”等分析？六、工程化與工具鏈能力考核工程化能力是“技術(shù)落地的橋梁”，需將大數(shù)據(jù)技術(shù)轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定、可維護(hù)的生產(chǎn)系統(tǒng)。（一）核心知識(shí)點(diǎn)梳理調(diào)度工具：Airflow的DAG設(shè)計(jì)（依賴管理、重試策略）、DolphinScheduler的多租戶與資源隔離。容器化部署：K8s的StatefulSet部署HDFS、SparkOnK8s的資源調(diào)度（CPU/內(nèi)存請(qǐng)求與限制）。CI/CD流程：大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的代碼評(píng)審（如Spark作業(yè)的代碼規(guī)范）、單元測(cè)試（如Scala/Java的Mock測(cè)試）、部署流水線（Jenkins/GitLabCI）。監(jiān)控告警：Prometheus的指標(biāo)采集（如Spark作業(yè)的Executor內(nèi)存、Flink的吞吐量）、Grafana的可視化與告警規(guī)則。（二）考核題目設(shè)計(jì)1.基礎(chǔ)題在Airflow中設(shè)計(jì)一個(gè)復(fù)雜DAG：上游任務(wù)：“數(shù)據(jù)采集”（依賴Kafka消費(fèi)完成）、“數(shù)據(jù)清洗”（依賴采集完成）；下游任務(wù)：“模型訓(xùn)練”（依賴清洗完成）、“結(jié)果推送”（依賴訓(xùn)練完成）。要求：任務(wù)失敗時(shí)自動(dòng)重試（最多3次，間隔5分鐘）；任務(wù)失敗時(shí)發(fā)送郵件通知（含錯(cuò)誤日志）。請(qǐng)畫出DAG的依賴關(guān)系，并寫出關(guān)鍵配置。2.進(jìn)階題基于K8s部署SparkOnK8s集群，運(yùn)行一個(gè)“用戶畫像計(jì)算”作業(yè)（需10個(gè)Executor，每個(gè)Executor4核8G內(nèi)存）。請(qǐng)：配置Spark的資源請(qǐng)求（driver/executor的CPU、內(nèi)存）；優(yōu)化K8s的資源調(diào)度（如節(jié)點(diǎn)親和性、污點(diǎn)容忍，避免作業(yè)調(diào)度到Master節(jié)點(diǎn)）。3.實(shí)戰(zhàn)題某大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)需搭建CI/CD流程，針對(duì)Spark作業(yè)（Scala編寫）：代碼提交：開(kāi)發(fā)者推送到Git倉(cāng)庫(kù)（分支管理：dev、test、prod）；測(cè)試階段：自動(dòng)運(yùn)行單元測(cè)試（如ScalaTest）、集成測(cè)試（如Spark本地模式運(yùn)行作業(yè)）；部署階段：通過(guò)Jenkins部署到測(cè)試環(huán)境→人工驗(yàn)證→自動(dòng)部署到生產(chǎn)環(huán)境。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)全流程的關(guān)鍵步驟與工具選型（如代碼掃描工具、測(cè)試框架、部署工具）。結(jié)語(yǔ)大數(shù)據(jù)工程師的核心技術(shù)能力考核，需覆蓋“數(shù)據(jù)全鏈路+工程全周期”的技術(shù)深度與實(shí)踐廣度。本文的考核題設(shè)計(jì)，既檢驗(yàn)對(duì)Hadoop、Spark、Flink等工具的原理掌握，也關(guān)注“數(shù)據(jù)采集→計(jì)算→存儲(chǔ)→治理→工程化”的端到端實(shí)踐能力。通過(guò)此類考核，企業(yè)可選拔出