大数据开发面试攻略：技术栈与重点考察点概览

"大数据面试知识图谱"是一份由大数据技术与架构撰写的指南，专为大数据开发岗位的求职者提供面试准备和学习路线。这份系列文章旨在帮助技术人理解面试中可能被重点考察的技术领域，并明确公司在招聘时期待的技能点。作者强调技术只是手段，重要的是理解其背后的理念。 该系列文章主要关注以下几个关键部分： 1. 语言基础篇：Java是大数据开发的主要编程语言，因此Java基础至关重要。这部分涵盖Java语言基础，如语法、面向对象特性（封装、继承、多态）、数据类型、自动和强制类型转换、字符串的特性（不可变性、常量池、intern()原理）以及关键字的底层工作原理。此外，还包括常用的集合类（ArrayList、LinkedList等）的实现原理和动态代理的实现。 2. 并发和多线程：这部分深入讲解线程的概念（并发与并行区别），线程的生命周期、状态、优先级、调度以及线程池的设计。同时，讨论了复杂的同步机制，如锁（包括乐观锁、悲观锁、数据库锁、分布式锁、锁优化策略和死锁的原理与解决方案）和多线程通信工具（如CountDownLatch、CyclicBarrier和Semaphore）。 3. 实时计算与离线计算：尽管主要围绕Java，但提到了整个大数据生态中Java的广泛运用，涉及Flink、Hadoop、HBase、HDFS、Hive、Kafka等技术框架，这些都是面试中可能提及的技术栈。 4. 技术原理与面试重点：文章强调不会在文中详细解释每个知识点，而是作为学习和复习的大纲，引导读者自我查漏补缺，因为面试通常更关注技术理解和应用能力，而非单一知识点的深度。 通过这份图谱，读者可以系统地了解和准备大数据开发面试，提升技术栈的完整性，以便在实际面试中展现出全面和深入的理解。记住，技术虽重要，但真正考验的是对技术的理解和如何将其应用于实际问题的能力。