大数据开发面试指南

本文提供大数据开发面试的学习路线,涵盖Java基础、进阶、Linux、分布式理论、Netty、Hadoop、Hive、Hbase、Kafka、Spark、Flink等关键知识点,以及面试准备建议。内容包括技术原理、面试重灾区、集群搭建、优化策略等。

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本文旨在为大家提供一个大数据学习的基本路线,完善数据开发的技术栈,我们面试一个大数据开发的时候,哪些东西是重点考察的,不会对某一个知识点进行详细的展开,希望能当成一个学习或者复习的大纲,用以查漏补缺。


1.Java 基础篇


整个大数据开发技术栈我们从实时性的角度来看,主要包含了离线计算和实时计算两大部分,而整个大数据生态中的框架绝大部分都是用 Java 开发或者兼容了 Java 的 API 调用,那么作为基于 JVM 的第一语言 Java 就是我们绕不过去的坎,Java 语言的基础也是我们阅读源码和进行代码调优的基础。

Java 基础主要包含以下部分:

  • 语言基础
  • 多线程
  • 并发包中常用的并发容器(J.U.C)

语言基础

  • Java 的面向对象
  • Java 语言的三大特征:封装、继承和多态
  • Java 语言数据类型:

内置数据类型(byte、short、int、float、double、boolean、char) 引用数据类型:在 Java 中,引用类型的变量非常类似于 C/C++ 的指针,引用类型指向一个对象,指向对象的变量是引用变量,比如对象、数组

  • Java 的自动类型转换,强制类型转换
  • String 的不可变性,虚拟机的常量池,String.intern() 的底层原理
  • Java 语言中的关键字:final、static、transient、instanceof、volatile、synchronized的底层原理
  • Java 中常用的集合类的实现原理: ArrayList/LinkedList/Vector、SynchronizedList/Vector、HashMap/HashTable/ConcurrentHashMap 互相的区别以及底层实现原理
  • 动态代理的实现方式

  • CAS、乐观锁与悲观锁、数据库相关锁机制、分布式锁、偏向锁、轻量级锁、重量级锁、monitor
  • 锁优化、锁消除、锁粗化、自旋锁、可重入锁、阻塞锁、死锁
  • 死锁的原因
  • 死锁的解决办法
  • CountDownLatch、CyclicBarrier 和 Semaphore 三个类的使用和原理

多线程

  • 并发和并行的区别
  • 线程与进程的区别
  • 线程的实现、线程的状态、优先级、线程调度、创建线程的多种方式、守护线程
  • 自己设计线程池、submit() 和 execute()、线程池原理
  • 为什么不允许使用 Executors 创建线程池
  • 死锁、死锁如何排查、线程安全和内存模型的关系
  • ThreadLocal 变量
  • Executor 创建线程池的几种方式:
    • newFixedThreadPool(int nThreads)
    • newCachedThreadPool()
    • newSingleThreadExecutor()
    • newScheduledThreadPool(int corePoolSize)
    • newSingleThreadExecutor()
  • ThreadPoolExecutor 创建线程池、拒绝策略
  • 线程池关闭的方式

并发容器(J.U.C)

  • JUC 包中 List 接口的实现类:CopyOnWriteArrayList
  • JUC 包中 Set 接口的实现类:CopyOnWriteArraySet、ConcurrentSkipListSet
  • JUC 包中 Map 接口的实现类:ConcurrentHashMap、ConcurrentSkipListMap
  • JUC包中Queue接口的实现类:ConcurrentLinkedQueue、ConcurrentLinkedDeque、ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue、LinkedBlockingDeque

2.Java 进阶篇


进阶篇部分是对 Java 基础篇的补充,这部分内容是我们熟读大数据框架的源码必备的技能,也是我们在面试高级职位的时候的面试重灾区。

JVM

JVM 内存结构

class 文件格式、运行时数据区:堆、栈、方法区、直接内存、运行时常量池

堆和栈区别

Java 中的对象一定在堆上分配吗?

Java 内存模型

计算机内存模型、缓存一致性、MESI 协议、可见性、原子性、顺序性、happens-before、内存屏障、synchronized、volatile、final、锁

垃圾回收

GC 算法:标记清除、引用计数、复制、标记压缩、分代回收、增量式回收、GC 参数、对象存活的判定、垃圾收集器(CMS、G1、ZGC、Epsilon)

JVM 参数及调优

### 荣耀大数据开发面试经验和试题准备 #### 面试常见技术领域 大数据开发岗位通常涉及多个核心技术领域,以下是可能考察的技术方向及其相关内容: 1. **分布式存储与计算框架** - 掌握 Hadoop 生态系统的组件,如 HDFS、MapReduce 和 YARN 的工作原理以及实际应用案例[^2]。 - 对于 HBase 的深入理解尤为重要,包括其底层架构设计、RegionServer 工作机制、Compaction 过程等内容。熟悉如何通过 Shell 命令操作 HBase 数据表也是必备技能之一。 2. **数据处理工具** - Spark Streaming 或 Flink 流式处理引擎的工作流程及时延优化方法;能够针对具体场景选择合适的批处理或者流处理方案并解释原因。 3. **数据库管理** - SQL 优化技巧,比如索引创建策略、查询计划分析等基础知识对于任何规模的数据项目都至关重要[^1]。 - NoSQL 数据库(例如 MongoDB, Cassandra)对比关系型数据库的特点及适用范围讨论。 4. **编程语言掌握程度** - Python/Java 是主流的大数据分析编程语言,在算法实现方面需具备扎实的基础理论知识同时也要能写出高效可读性强的实际代码片段。 5. **机器学习初步概念** 即使不是专门面向AI职位招聘,了解基本ML模型训练过程还是很有帮助的,特别是当涉及到推荐系统构建时更是如此。 #### 技术书籍&在线资源建议阅读清单 - 关于Hadoop全家桶的学习可以参考《Hadoop权威指南》这本书籍来打牢根基; - 如果想进一步提高自己关于实时计算的能力,《Learning Apache Kafka》会是一个不错的选择; - 另外还有官方文档总是值得反复研读的好材料——无论是哪个开源项目的主页上都有详尽的帮助手册可供查阅。 ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = (SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()) df = spark.read.format('csv').option("header", "true").load("/path/to/file.csv") # 显示前几行记录 df.show() ``` 上述例子展示了利用 PySpark 加载 CSV 文件到 DataFrame 中的过程,这是日常工作中非常常见的任务之一。 ---
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