数据岗位面试题 · 问题排查
题库中标记为“数据”的结构化面试题。
共 3928 道真题 · 当前筛选命中 331 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：问题排查
考察点
技术栈
第 141 题请介绍你认为有效的 Spark 调优方式，并说明其适用场景。 考察对 Spark 性能调优手段的理解、原理掌握及场景判断能力第 142 题离线数仓中遇到数据倾斜，你会如何定位和优化？ 考察对数据倾斜原因的分析和调优能力第 143 题在风控模型监控中，PSI（群体稳定性指数）的监控角度有哪些？如何分析PSI结果？ 考察模型监控中的PSI计算与解读能力第 144 题实时开发需要注意哪些方面？如何保证实时计算的数据是正确的？ 考察实时计算的数据准确性保障、端到端一致性与故障处理能力第 145 题请分析蔚来用户社区模块的核心指标，并说明如何通过指标评估社区健康度。 考察对用户社区产品的指标理解、指标体系构建与数据驱动分析能力第 146 题在项目中你遇到的最大困难是什么？你是如何解决的？ 考察候选人面对技术或协作困难时的解决思路与反思能力第 147 题请介绍实习期间做过的一个项目，包括你担任的角色、最终成果以及遇到的问题和解决方法。 考察项目经验深度、问题排查和结果导向能力第 148 题请说明如何在 Python 中查看 pandas DataFrame 的数据分布和空值情况。 考察 pandas 数据探索与数据清洗基础能力第 149 题请详细介绍JVM内存模型，并说明各区域的作用及可能出现的异常。 考察对JVM运行时数据区划分、各自作用及异常场景的理解第 150 题数据倾斜的情况在具体的什么业务中出现？请举例并给出你的优化方案。 考察对数据倾斜成因的理解、实际场景识别与优化能力第 151 题请分享一个你在项目中遇到的具体困难，并说明你是如何解决的。 考察候选人面对困难时的分析、应对与复盘能力第 152 题如果监控到App的日活用户突然下降10%，你会如何排查原因？ 考察面对突发的用户指标异常时的系统性排查思路和业务理解第 153 题请分享你在Spark作业性能优化方面的具体经验，包括遇到的问题、采取的优化措施和最终效果。 考察候选人基于实际经验的Spark性能优化能力与问题解决路径第 154 题当你处理的大规模数据出现清洗困难,导致分析进度滞后时,会如何调整心态和工作思路? 考察面对数据清洗困难时的应变能力、方法调整与心态管理第 155 题发现的问题是否推动产品或研发进行了改造？ 考察候选人将问题转化为改进行动的闭环能力与影响力第 156 题请结合你的爬虫项目，谈谈爬取过程中遇到的主要困难是什么，以及你是如何定位和解决的。 考察爬虫项目中的难点识别、问题定位与解决能力第 157 题请解释 Hadoop MapReduce 在分布式节点计算中的热节点问题，以及它产生的原因和典型影响。 考察对 MapReduce 作业执行倾斜和数据分布不均引发的负载不均衡问题的理解第 158 题你发现某电池供应商的批次不良率从1%上升到3%，你会如何预警并推动整改？ 考察基于数据异常的预警机制、跨部门协作和供应商质量改进推动能力第 159 题请描述一次你排查并解决线上Bug的完整过程，包括你采用了哪些方法，最终如何定位和修复。 考察问题定位、工具运用与系统性排查能力第 160 题你在离线计算中遇到过数据倾斜吗？它是如何形成的，你又是如何解决的？ 考察对数据倾斜成因的理解、排查思路与实际解决能力