大数据常见面试题（2019版）.docx

【大数据面试知识点】 1. **Java并发编程** - **ConcurrentHashMap** 是Java并发编程中的重要组件，它提供线程安全的哈希映射，通过分段锁机制实现高效并发。每个Segment相当于一个独立的HashTable，根据key的hashCode决定放入哪个Segment，这样在并发操作时，可以对不同的段进行独立的锁定，提高了并发性能。 2. **集合框架** - **List vs Set**：List是有序的集合，允许元素重复，适合于需要保持插入顺序或频繁进行增删操作的场景。Set不允许元素重复，它维护元素的唯一性，适用于需要快速查找不重复元素的场景。 3. **设计模式** - **工厂模式**：提供了一种创建对象的最佳方式，减少对象创建时的耦合度。简单工厂模式用于创建特定类型的对象；工厂方法模式将对象的创建延迟到子类；抽象工厂模式则涉及多个对象族的创建。 4. **多线程** - **线程创建方式**：通过继承Thread类、实现Runnable接口、实现Callable接口（返回值）以及使用Executor服务创建线程池。线程池可以有效管理线程生命周期，提高系统资源利用率。 5. **Java特性** - **抽象类与继承**：抽象类用于定义接口或基类，子类继承抽象类实现具体功能。Java中的面向对象特性包括封装、继承和多态。 - **封装**：隐藏内部实现细节，提供公共接口供外部调用，增强了数据安全性。 - **继承**：子类继承父类，可以复用父类的代码并扩展功能。 - **多态**：父类引用可以指向子类对象，子类可以覆盖父类的方法，实现不同行为。 6. **设计模式应用** - **单例模式**：确保一个类只有一个实例，如数据库连接管理，控制全局资源。 - **策略模式**：定义一系列算法，并将每一种算法封装起来，使它们可以互相替换，使算法的变化独立于使用它的客户。例如，鸭子示例中，不同的鸭子（子类）可以通过重写父类（鸭子类）的方法来实现不同的行为（如叫声、飞行、外观）。 7. **大数据相关技术** - **Hadoop**：是一个分布式文件系统，用于大规模数据集的并行计算，处理海量数据。 - **Spark**：是快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，支持批处理、交互式查询、流处理和机器学习。 这些面试题涵盖了Java基础、并发编程、设计模式以及大数据领域的核心技术，对于准备大数据面试的求职者来说，理解和掌握这些知识点是至关重要的。通过深入学习和实践，可以提高解决问题的能力，提升在面试中的竞争力。