### 回答1：
大数据开发工程师的面试题通常包括：1. 对大数据技术的理解；2. 如何使用Hadoop构建大数据系统；3. 如何使用MapReduce来处理大数据；4. 如何使用Spark分析大数据；5. 如何使用NoSQL数据库构建大数据系统；6. 如何使用数据挖掘技术对大数据进行分析；7. 如何使用机器学习算法对大数据进行分析。
### 回答2：
大数据开发工程师的面试题主要涉及以下几个方面：
1. 数据处理与分析能力：面试官可能会询问应聘者在大数据处理方面的经验和技能。比如，应聘者是否熟悉Hadoop、Spark等大数据处理框架，是否有使用过相关工具进行数据分析和处理的实际项目经验。
2. 编程与算法能力：作为一名开发工程师，编程和算法能力是不可或缺的。面试官可能会要求应聘者解释一些常用的数据处理算法，要求应聘者在写出算法的同时注重其时间和空间复杂度，并能针对实际问题给出对应的解题思路。
3. 数据存储与数据库：大数据处理需要有高效可靠的数据存储和数据库管理能力。应聘者需要了解不同的大数据存储方式，如HDFS和NoSQL数据库等，以及针对不同场景的选择和优化。
4. 数据挖掘与机器学习：大数据中的数据挖掘和机器学习是重要的应用领域。面试官可能会询问应聘者对于不同的数据挖掘和机器学习算法的熟悉程度，以及是否有实际项目应用经验。
5. 面试案例分析：面试官可能会给应聘者一个实际案例，并要求应聘者在面试时进行分析和解决方案的讨论。这可以考察应聘者的综合能力，包括对业务需求的理解、对问题的分析能力、解决方案的设计能力等。
总之，大数据开发工程师的面试主要考察应聘者在大数据处理、编程与算法、数据存储与数据库、数据挖掘与机器学习等方面的知识和实践经验。除了专业技能，应聘者还需要展示出沟通能力和解决问题的思维能力。
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