面试题（101~130）

101、Spark：原理、部署、优化 

102、Kafka：读写原理、使用、优化 

103、hive的外部表 

104、spark的函数式编程 

105、线性数据结构和数据结构 

106、Spark映射，RDD

107、java的内存溢出和内存泄漏

108、多线程的实现方法 

109、HashMap、ConcurrentMap和 Hashtable 区别 

110、Flink Checkpoint 是怎么做的，作用到算子还是chain 

111、Checkpoint失败了的监控 

112、String、StringBuffer和 StringBuilder的区别 

113、Kafka存储流程，为什么高吞吐 

114、Spark 优化方法举例 

115、keyby 的最大并行度 

116、Flink 优化方法 

117、Kafka ISR 机制 

118、kafka partition 的状态 

119、kafka 副本的状态 

120、taskmanager 的数量 

121、if 和switch的性能区别

122、Hdfs读写流程（结合cap理论讲） 

123、技术选型原则 

124、Kafka组件介绍 

125、g1和cms的区别 

126、讲讲最熟悉的数据结构 

127、spark oom处理方法 

128、看了哪些源码 

129、Spark task原理 

130、解决过的最有挑战的问题 

131、Hbase读写流程