大数据架构面试精华：技术与设计策略详解

大数据架构面试题涵盖了数据治理、数据仓库、数据架构和数据分析等多个方面，旨在帮助求职者准备针对大数据领域的面试。以下是部分内容的详细解析： 1. 大数据高级处理技术（占比5%）: - 题目考察了对大数据关键技术的理解。选项C（虚拟化技术和云计算平台技术）虽然与大数据密切相关，但并不直接属于大数据的关键技术，而是大数据应用的基础设施，因此选C是正确答案。 - Spark的优势在于其支持DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）模型，使得任务并行化更高效，中间结果缓存在内存中而非磁盘，选项C的MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）架构并不准确描述Spark，而是Hadoop MapReduce的架构类型。 2. 流式计算： - 流式计算强调实时性和低延迟，选项B认为实时计算是快速的批量计算，这与流式计算的本质不符，因为流式计算是持续不断地处理数据，而非一次性处理。 3. BloomFilter算法： - BloomFilter是一种用于判断元素是否存在集合的概率数据结构，选项C提到它支持删除元素，这是错误的，因为BF是不可变的，不支持修改。 4. 大数据引擎性能优化： - 优化手段包括任务调度本地化、数据传输流化、列式存储和压缩等，选项ABC都是有效的性能优化策略。 5. 大数据架构设计方法论： - 分布式系统的ID生成需要考虑全局唯一性、高QPS和低延迟，选项A忽略了主机差异性这一因素，因此是不正确的。 6. CAP理论： - CAP理论中，A代表一致性，P代表分区容错性，C代表可串行化一致性，选项D错误地认为关系型数据库牺牲C来保证P和A，实际上在某些场景下，如分布式系统，可能需要在一致性与分区容错性之间做出权衡。 7. 用户行为数据处理： - 埋点数据处理需要注意数据完整性、一致性关联性和元数据管理，选项ABCD都强调了数据处理中的关键点。 通过这些题目，面试者可以深入理解大数据处理的核心技术、架构设计原则以及数据处理的最佳实践，这对于准备大数据领域的面试具有重要参考价值。