谈谈我的面试经历：大数据开发如何面试？_大数据开源项目可以过面试吗

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年最新大数据全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

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正文

技术难度二：实时处理时的常见内存溢出问题和参数调优。

技术难度三：设计数据流，分业务和分模块说。

主要贡献：代码行数，框架集成，数据处理，性能调优，整体设计等。

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面试官：您好，请讲述一个自己掌握的核心技术，以及如何应用？

最优解答：

·J2EE：大数据采集单元，大数据分析单元的主要工作，如何做出服务，如何SpringBoot集成Hadoop，Spark。

·Hadoop：多少个节点，高并发，高可用的实际问题中解决数据倾斜，数据处理，数据统计，数据离线分析等。

·Spark：实时处理中的数据处理，比如算子,复杂的SQL语句等。

·机器学习 ：分析的数据集生成，数据处理，数据建模，数据预测，数据模型调优。

·系统设计：设计数据流，分业务和分模块说。

·个人价值：代码行数，关键问题处理等。

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面试官：您好，请讲述一个高并发的框架或者实现方法？

最优解答：

·Mina：开发高性能和高可用性的网络应用程序的基础框架。

·Netty：开发高性能和高可用性的网络应用程序的基础框架。

·内存分配方式：HeapByteBuffer和DirectByteBuffer分配。

·线程模型：分析的数据集生成，数据处理，数据建模，数据预测，数据模型调优。

MINA是用于开发高性能和高可用性的网络应用程序的基础框架 通过使用MINA框架可以省下处理底层I/O和线程并发等复杂工作，开发人员能够把更多的精力投入到业务设计和开发当中 MINA框架的应用比较广泛，应用的开源项目有Apache Directory、AsyncWeb、Apache Qpid、QuickFIX/J、Openfire、SubEthaSTMP、red5等,基于java NIO类库开发；采用非阻塞方式的异步传输； 事件驱动；支持批量数据传输；支持TCP、UDP协议；串口通讯程序； 控制反转的设计模式（支持Spring）；采用优雅的松耦合架构；可灵活的加载过滤器机制；单元测试更容易实现； 可自定义线程的数量，以提高运行于多处理器上的性能；采用回调的方式完成调用，线程的使用更容易。

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

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