2021大数据技术面试精华：企业热门题目解析

本文档是一份2021年的大数据技术面试题汇编，涵盖了多个知名企业的面试问题，主要涉及的大数据技术和平台有Spark、Kafka、Storm、Flume、Sqoop、Hive、MySQL、Redis、Scala、Java、Linux以及相关的工具和框架。以下是详细的知识点总结： 1. ** GrowingIO 面试题** - **开窗函数与自连接SQL**: 这部分考察面试者对时间序列分析和窗口函数的理解，以及如何在Spark SQL中高效处理这类复杂查询。 - **Spark shuffle过程理解**：Spark的shuffle是将map任务的结果按照键值对重新分布的过程，面试者需解释这个过程的工作原理。 - **Spark-on-YARN模式及区别**：面试者需掌握cluster模式下Driver的作用，以及client模式下的ApplicationManager和AppMaster角色，并解释它们在分布式计算中的职责。 - **Master和Worker作用**：讲解Spark的集群架构中，Master节点如何协调工作，Worker节点如何执行任务。 2. **乐元素面试题** - **项目经验分享**：要求面试者详细描述一个具有挑战性的项目，包括遇到的问题、解决方案以及自己在这个项目中的关键贡献。 - **技术点评分与架构图**：面试者需要对简历上提及的技术点进行评估，并可能被要求构建相关的技术架构图来展示理解程度。 - **SQL和Shell技能**：手写SQL实现Top 10查询，并用Shell编写多线程消费者和生产者模式程序。 3. **58同城面试题** - **Linux技能**：询问面试者对不同Linux版本的熟悉程度，以及日常维护经验。 - **Spark任务管理**：深入提问关于数据量、存储、处理流程等细节，强调性能优化和资源管理。 - **实时流处理**：Storm组件的底层实现、算法逻辑和实际应用方法。 - **大数据工具**：如Kafka的高吞吐量原理，Flume的多级架构，以及Sqoop的数据迁移策略和增量导入。 4. **乐为金融面试题** - **基础数据结构**：如HashMap底层实现和锁机制的理解。 - **Scala高级特性**：闭包、隐式转换、柯里化和偏函数的概念。 - **RDD概念**：分区、弹性分布式表的体现，以及partitionBy、distributeBy的区别。 - **UDF（用户定义函数）**：面试者需要熟悉如何在Hive中编写自定义函数。 - **运维技能**：如查看任务内存、端口管理和数据倾斜解决方案。 5. **其他技术点** - **MySQL索引**：对MySQL索引类型的理解和使用。 - **Redis底层存储**：面试者需了解Redis数据的存储机制。 - **Java GC和JVM**：深入理解垃圾回收机制。 - **ELK stack**：面试者应具备基本的日志管理知识，如Logstash、Elasticsearch和Kibana。 - **Linux操作**：查看进程和文本操作的命令。 这份面试题集涵盖了大数据处理的核心技术和实践，包括数据处理、分布式系统、SQL查询、编程语言特性、运维知识等多个维度，旨在评估应聘者的理论知识、实践经验以及问题解决能力。