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数据仓库面试题
总结：数据仓库和数据湖在数据管理中扮演不同角 ，前者侧重结构化分析，后者则包容多样性。数据处理与整合 从众多数据库中提取数据，清洗和规划是关键步骤，确保数据一致性。数据仓库是企业数据的集中反映，只读且按需保留历史记录，随时间变化体现在新内容添加和过期数据剔除。
[解析] 本题考查数据仓库。数据仓库的特点包括：面向主题的、集成的、相对稳定的、随时间变化的。
存储过程是一组SQL语句，用作访问数据库的函数。为了减少网络流量并提高性能，我们使用存储过程。句法：索引用于加速查询的性能。它可以更快地从表中检索数据。可以在一组列上创建索引。聚簇索引 - 它有助于轻松检索数据，并且只有一个聚簇索引与一个表一起分配。它会更改记录在数据库中的保存方式。
2021年大数据工程师面试内容包括哪些?
构造方法，没有 常量，默认访问修饰符public static final，没有变量 抽象方法，默认访问修饰符public abstract 在Java中，抽象类和抽象方法的关系： 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。 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。
了解要面试的公司 对要面试的公司进行深入的研究了解，包括公司的企业文化，企业的发展状况，从而在面试时轻松面试，成功的概率自然会提高很多。
二是可以考察平时的训练积累和经验，包括工作方式，编程风格，思考方法，等等。三是接受任务和完成任务的主动性，是不是愿意接受任何团队需要完成的任务。四是完成任务的速度和质量，也就是出活的速度和质量。这种写代码的测试，会是之后工作情景的一个小小的缩影。
技术问题 只问技术，不问业务，技术问题问得太表面，当然我也见过不错的面试官，问题问得很有水平。
关于Hive与传统数据仓库的对比,以下描述错误的是()
写入数据延迟高：同样受限于HDFS，Hive的数据写入延迟也很高，这意味着数据无法实时写入Hive，从而无法支撑实时分析场景。
其次，关于Hadoop只能处理结构化数据的描述是错误的。实际上，Hadoop能处理的数据不仅仅包括结构化数据，更包括半结构化数据和非结构化数据。其中，Hadoop中的HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，主要用于存储非结构化数据。
总的来说，Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一种简单、高效的方式来处理和分析大规模数据。虽然Hive在处理实时数据时可能不如传统数据库那么高效，但是在处理批量数据时，它却能发挥出巨大的优势。因此，如果你需要处理和分析大规模的数据，那么Hive绝对是一个值得考虑的工具。
其中，企业仓库用于收集跨越整个企业的各个主题的所有信息，它提供整个企业范围的数据集成。而数据集是包含对特定的用户有用的、企业范围数据的一个子集，其范围限于所选定的主题。虚拟仓库是操作型数据库上视图的集合。因此选项A的描述是错误的。
。Hive 的目标是做成数据仓库，所以它提供了SQL，提供了文件－表的映射关系，又由于Hive基于HDFS，所以不提供Update，因为HDFS本身就不支持。
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