大数据面试必备知识点:涵盖JVM、设计模式、数据库与并发
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更新于2024-07-22
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"大数据面试宝典,内容涵盖大数据面试题、技术细节、面试经验与学习资源,不断更新,旨在帮助面试者准备阿里巴巴等公司的面试。"
本文档是关于大数据面试的综合指南,来源于about云大数据面试题板块,包含了多轮面试的经典问题及答案,涉及到Java基础、JVM内存管理、设计模式、并发编程、数据库设计、操作系统、服务器优化等多个方面。以下是对这些知识点的详细解释:
1. **JDK源码**:面试中可能会询问你阅读过哪些JDK源码,这涉及到对Java核心类库的理解,如集合框架、并发库等。
2. **HashMap与ConcurrentHashMap**:这两个集合类的实现原理是Java面试的常考点,特别是扩容机制和并发安全性。
3. **JVM内存模型与GC**:面试者需要理解堆、栈、方法区等内存区域,以及垃圾回收的工作原理。
4. **ClassLoader**:双亲委派模型是Java类加载机制的关键,面试中可能要求你解释为何不能自定义`java.lang.String`类。
5. **设计模式**:面试者需熟悉六大设计原则(单一职责、开闭原则、里氏替换、依赖倒置、接口隔离、迪米特法则)并能与具体设计模式关联。
6. **UML**:类图、对象图、序列图等UML图的应用和不同类之间的关系(继承、聚合、组合等)。
7. **性能测试与并发框架**:如使用过的并发库,性能优化的实践案例,以及OSGI框架的理解。
8. **JVM内存调优**:涉及调优工具(如JVisualVM)的使用,如何分析和优化内存分配。
9. **数据库设计**:主键ID设计的原则,比如唯一性、稳定性、无业务含义等。
10. **Servlet/Filter**:理解其工作原理和配置,以及在Web应用中的作用。
11. **Spring AOP**:基于切面编程,了解其自动注入配置和所用的设计原则。
12. **Session共享机制**:跨服务器的会话共享,如使用cookie、数据库或分布式缓存实现。
13. **应用服务器优化**:例如JVM参数调整,以及在实际项目中的应用。
14. **最新技术关注**:对新兴技术如Swift语言的看法,显示你是否跟进行业动态。
这份面试宝典不仅适用于大数据岗位,也涵盖了广泛的Java后端开发知识。通过深入理解和掌握这些知识点,面试者能够更好地应对各类技术面试。同时,文档鼓励读者参与交流和学习,持续提升自己的技术水平。
2019-05-18 上传
2021-10-29 上传
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2021-05-03 上传
2023-12-14 上传
2021-03-07 上传
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