大数据面试要点总结

最新推荐文章于 2025-06-09 20:20:44 发布

且听_风吟

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分类专栏：十年（终于，那个倔强的骚年踏上了征途）

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_26803795/article/details/77663649

面试成功关键在于展示项目经验和技术亮点，如使用ThreadLocal和拦截器处理分页，Shiro解决认证授权，以及应用Dubbo、Quartz、Redis等解决实际问题。通过与面试官互动，探讨深入话题，每次面试解决一个问题，逐渐提升面试效果。常见技术点包括ThreadLocal、Facade模式、Quartz、Freemarker、Dubbo、LVS+Nginx、Redis集群、Solr、FastDFS、ActiveMQ、Mycat和Maven的使用。

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首先是大牛的建议：

	我觉得面试是否成功主要取决是否能让面试官感觉到自己有项目经验，而体现项目经验呢，主要靠一些技术亮点，介绍项目时能说出一些技术亮点是很关键的，这些技术亮点应该是企业项目中的一个个解决方案，解决方案就是使用xx技术解决xx问题，比如使用threadlocal和拦截器解决分页参数的透明传输问题，使用shiro解决项目的认证和授权问题，类似这样的话语要尽量多说一些。如果在介绍项目时，技术亮点能说出10条8条，我觉得对面试官来说，还有很有吸引力的。大数据面试也是一样，使用xxx技术解决项目中xxx问题，多说一些这样的话语，在面试中不要光被面试官问，可以时不时去反问面试官1--2个问题，进行互动，聊着聊着，没准就成了，遇到一些开放性的问题，如果大家会的话，要尽可能多说一些，说得时间长点。自己说的时候越长，那面试官问你问题的时间越短，因为你后面还有其他人在等着面试。
	开发性的问题，如果自己懂的多，那就深入的说一说，也能体现自己对知识点掌握的深度，如果大家在面试中能很好的和面试官互动，每次面试都尝试解决一个上次面试不会的问题的话，那面试10次就弄懂了10个问题，这样不是挺好吗？互相的问题尽可能是比较深入的话题，比如设计模式在xxx框架中是怎么体现的，性能或优化问题，互动的问题，自己一定要会一些才行，否则无法互动。

通过诸多面试，总结常见技术点如下：
1、利用ThreadLocal和PagerFilte，解决分页参数的透明传输问题；

2、设计上采用Facade模式创建JbpmFacade，封装对JBPM的API调用

3、底层 DAO 超类同时基于