上海校区大数据面试题精选：Flink与Spark深度解析

"上海校区大数据企业面试真题V1.docx包含了来自米哈游和美团外包公司的面试问题，主要集中在Flink、Spark、实时计算、数据仓库等方面，旨在考察面试者的大数据处理和分析能力。" 这篇面试题集涵盖了大数据处理的多个关键知识点： 1. **Flink核心概念**： - 非barrier对齐：Flink的数据划分不依赖于barrier，允许数据无序传输，提高处理效率。 - 内存管理：Flink如何分配和优化内存资源，包括缓冲区、任务堆栈和用户代码堆内存。 - 序列化机制：Flink如何将对象转化为字节流以便在网络间传输或存储，如使用Kryo或Java序列化。 - 提交job方式：包括客户端提交和YARN页面提交，以及相关参数设置，比如`--detached`和`--yarn-per-job-cluster`等。 - Checkpoint机制：用于实现状态一致性，通过周期性保存状态快照来保证故障恢复时的一致性。 2. **Flink集群与作业提交**： - 集群规模：面试者可能被问及实际操作中的集群规模，包括TaskManager数量等。 - 提交流程：从编写代码到运行在YARN上的详细步骤，以及Flink与YARN之间的交互过程。 3. **水印（Watermark）原理**： - Watermark是时间窗口中的一个概念，用于处理乱序事件，确保窗口的正确关闭。 4. **Kafka与Flink集成**： - Flink如何管理Kafka的offset，通常使用Kafka的Checkpoint或Savepoint来保存和恢复offset。 5. **Spark相关**： - SparkContext的主要职责：初始化Spark应用，管理计算资源，调度任务等。 - ConcurrentHashMap实现：基于分段锁的并发容器，高效且线程安全。 6. **实时计算问题**： - 实时处理的场景选择，如高实时性需求、窗口转换的需求、遇到的问题及解决方案。 - 预警系统的设计，包括触发条件、指标计算和报警策略。 7. **数据仓库（数仓）设计**： - 建模流程：从数据源抽取、清洗、转换到加载到不同层次的过程。 - 数据同步策略：如何将不同的数据表同步到数仓，以及根据业务需求进行的分类。 - 跨天支付数据处理：可能涉及时间窗口和数据分区。 - 拉链表（CDC表）：用于跟踪数据的变化，适合用户行为分析等场景。 - 数仓分层：如ODS、DWD、DWS、ADS等各层的作用。 - 宽表合并：DWS和DWT层的宽表结构及其业务含义。 - 数据质量保证：监控框架、数据量检查等方法。 8. **其他**： - UV去重：可能用到Redis的布隆过滤器技术。 - 预警条件：结合业务逻辑设定阈值，如异常检测、用户行为分析等。 这份面试题集展示了大数据领域中关键技术和实践经验的考察，不仅测试理论知识，也关注实际操作和问题解决能力。对于准备面试的候选人来说，理解和掌握这些内容将大大提升他们的竞争力。