大数据面试攻略：必知技术点与实战经验

《大数据面试宝典》是一本专为求职者准备的指南，旨在帮助他们提升在大数据领域面试中的竞争力。书中详细涵盖了Hadoop技术面试的核心知识点，包括但不限于以下几个方面： 1. 技术基础：面试者会被询问关于Java Development Kit (JDK)源码的熟悉程度，如HashMap和ConcurrentHashMap的原理，JVM内存模型和垃圾回收机制。理解类加载器的工作原理，包括为何不能自定义java.lang.String类以及双亲代理机制。 2. 设计模式与原则：考察设计模式的掌握，可能会问及常用的六种设计模式及其对应的六个设计原则，如单例模式、工厂模式等，并要求解释其背后的实现原理。 3. UML建模：面试者会被要求绘制UML类图，展示类之间的关系，比如关联、依赖、继承和聚合等，并解释虚线在类图中的用途。 4. 性能优化：面试者需提供应用性能测试的实际案例，展示如何进行性能监控和调优，以及使用过的工具和技术，如JVM内存调优工具如VisualVM或JConsole。 5. 并发与框架：了解OSGi框架的应用，以及对并发框架如Java的Concurrent包和分布式系统框架（如Hadoop）的理解。 6. 高级话题：涉及JVM内存调优的具体实践，如JState工具的使用和如何分析线程状态。此外，还可能讨论应用服务器的JVM调优策略和最新的技术趋势，如Swift语言的看法。 7. 框架与设计原则：深入理解Servlet和Filter的作用原理，以及MyBatis和Spring AOP的使用，涉及设计原则如开闭原则、里氏替换原则等。 8. 进阶概念：如Spring的自动注入配置，JBoss的类加载器机制，session共享策略，以及个人职业生涯中的成功经历分享。 这本书不仅提供面试题库，还鼓励互动交流和学习，适合准备大数据相关职位面试的人群参考。通过学习这些知识点，求职者可以更好地准备面试，提高被录用的机会。