![]()
这些题目是一个知识星球的球友发给我的，其中有几个题帮着解答了一下。对部分题目也做了一点修正，希望对大家有帮助。
如果你不知道如何准备面试，那么看看这个《剑谱总纲 | 大数据方向学习面试知识图谱》。
年假马上来临，我相信有不少读者都在准备或者考虑面试，无论如何不妨收藏一下。
如果你某个题目不知道答案，那么就去搜一下，如果搜不到，在公众号回复【加群】，可以加到群里寻求小伙伴们的求助。或者扫最下面的二维码加小助手好友并留言，有时间后会回复你。
顺便多提一句，【计算机基础和语言基础】请大家务必重视，如果你不是计算机专业，那么这些东西都要平时多看看。
这130个题暂时没有答案，很多题目《大数据技术与架构》都发过文章讲解过，有些也很简单，需要你自己去准备，去看，去思考，真正理解。不要老妄想别人喂，毕竟我们是人不是鸭子。
5、hadoop 和 spark 在处理数据时，处理出现内存溢出的方法有哪些？7、设计微信群发红包数据库表结构（包含表名称、字段名称、类型） 8、如何选型：业务场景、性能要求、维护和扩展性、成本、开源活跃度 13、hadoop 的组件有哪些？Yarn的调度器有哪些？16、RDD 中的 reducebyKey 与 groupByKey 哪个性能高？18、在 2.5亿个整数中，找出不重复的整数，注意：内存不足以容纳 2.5亿个整数。23、Flume taildirSorce 重复读取数据解决方法 29、impala 和 kudu 的适用场景，读写性能如何 32、Flink TaskManager 和 Job Manager 通信 34、Flink state 管理和 checkpoint 的流程 37、Flink watermark 如何处理乱序数据 39、Flink支持exactly-once 的 sink 和 source 41、Flink connect 和 join 区别 49、spark mkrdd和Parrallilaze函数区别 59、RocksDBStatebackend实现（源码级别） 60、HashMap、ConcurrentMap和 Hashtable 区别 61、Flink Checkpoint 是怎么做的，作用到算子还是chain 63、String、StringBuffer和 StringBuilder的区别 72、if 和 switch 的性能及 switch 支持的参数 76、Hadoop面试题汇总，大概都在这里(https://www.cnblogs.com/gala1021/p/8552850.html) 78、Time_wait状态？当server处理完client的请求后立刻closesocket此时会出现time_wait状态79、三次握手交换了什么？(SYN,ACK,SEQ,窗口大小) 3次握手建立链接，4次握手断开链接。81、concurrenthashmap 1.7和1.8？83、sql 去重方法(group by 、distinct、窗口函数) 84、哪些 Hive sql 不能在 Spark sql 上运行，看这里：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/sql-programming-guide.html#unsupported-hive-functionality 86、事务隔离级别？可重复读、不可重复读、读未提交、串行化 87、Spark shuffle 和 Hadoop shuffle的异同 89、mysql btree 和 hash tree 的区别。btree 需要唯一主键，hash tree 适合>= 等，精确匹配，不适合范围检索 95、Flink 与 Spark streaming 对比 100、Flink：部署、API、状态、checkpoint、savepoint、watermark、重启策略、datastream 算子和优化、job和task状态 109、HashMap、ConcurrentMap和 Hashtable 区别 110、Flink Checkpoint 是怎么做的，作用到算子还是chain 112、String、StringBuffer和 StringBuilder的区别 如果这130个题目有超过30个答不上来，面壁思过吧![]()
。
-- MORE | 更多精彩文章 --
文章不错？点个【在看】吧！ 👇
。