大数据面试速成？大数据面试速成需要注意以下几个方面：

1、掌握大数据基础知识，如Hadoop、Spark、Flink、Storm等。

2、了解大数据处理流程，包括数据采集、数据存储、数据预处理、数据分析、数据可视化等。

3、掌握一种或多种编程语言，如Java、Python、Scala等。

4、熟悉数据结构和算法，如排序、查找、聚合等。

5、了解分布式系统原理，如CAP理论、一致性哈希算法等。

具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与同事协同工作。

面试前需要做好充分准备，包括复习相关知识和练习面试技巧。面试时要保持自信、积极沟通，并且在介绍自己的项目经验时，要具体列举数据支撑，以展示自己的能力和实际效果。最后，不要忘记在面试结束时简单收尾并表达感谢。

大数据面试速成？大数据相关面试题有：

1、请介绍一下Hadoop的体系架构及其组件的作用。

2、请介绍一下Spark的体系架构及其组件的作用。

3、请介绍一下Flink的体系架构及其组件的作用。

4、请介绍一下数据采集的常用方式和工具。

5、请介绍一下数据存储的技术和方式，如关系型数据库、非关系型数据库、文件系统等。

6、请介绍一下数据预处理的常用方法和工具。

7、请介绍一下数据分析的常用方法和工具，如统计学、数据挖掘、机器学习等。

8、介绍一下数据可视化的常用方式和工具。

9、请介绍一下分布式系统的基本原理和概念，如CAP理论、一致性哈希算法等。

10、请介绍一下MapReduce编程模型及其优缺点。

11、请介绍一下SparkRDD编程模型及其优缺点。

12、请介绍一下大数据处理的流程和环节，如数据采集、数据存储、数据预处理、数据分析、数据可视化等。

13、请介绍一下数据结构和算法，如排序、查找、聚合等。

14、请介绍一下机器学习的常用算法和模型，如线性回归、逻辑回归、决策树等。

15、请介绍一下深度学习的基本原理和模型，如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

16、请介绍一下大数据在各个领域的应用，如金融、医疗、教育、电商等。

17、请介绍一下大数据的安全和隐私问题，如数据泄露、数据滥用、数据加密等。

18、请介绍一下Hadoop、Spark等大数据技术在不同场景下的优劣，如何根据实际需求选择适合的技术。

19、请介绍一下Hadoop、Spark等大数据技术的生态系统和社区，如ApacheHadoop、ApacheSpark等。

20、请介绍一下自己的大数据项目经验和具体实现过程，能够清晰地讲解项目背景、任务目标、技术选型、架构设计等。

大数据面试速成，了解面试技巧的同时，也要注意大数据的面试题，都要提前准备好，面试速成指日可待。