深圳校区大数据技术之企业真题V1.1.0.doc

大数据技术在当今的信息时代扮演着至关重要的角色，特别是在企业面试中，掌握这些技能是求职者必备的素养。本篇将详细解析深圳校区大数据技术面试中涉及的知识点，帮助你更好地准备面试。 1. **Java 多态与继承**：Java中的多态是指一个接口可以有多种不同的表现形式，这在面向对象编程中是核心特性。继承则是类之间的一种关系，一个类可以继承另一个类的属性和方法，从而实现代码的复用和扩展。 2. **HashMap**：HashMap是Java中的一个高效散列表，它存储键值对，通过哈希函数快速定位元素。堆和栈是两种基本的数据结构，堆常用于优先队列，而栈则遵循后进先出（LIFO）的原则。递归可以通过迭代方式改写，以避免深度过大的栈溢出问题。 3. **HBase**：HBase是一种分布式列式存储系统，RowKey是其主要的索引方式。RowKey设计原则包括保持数据分布均匀，避免热点现象，以及考虑排序和查询需求。二级索引是为了解决RowKey查询效率问题，提供额外的查询路径。 4. **Flink**：Flink保证精准一次的机制主要依赖于检查点和状态管理。乱序处理机制包括时间窗口和水印的概念，以处理事件时间的延迟。背压机制用于控制数据流速率，防止下游处理跟不上上游速度。数据倾斜问题通常发生在聚合操作，可通过重新分区、数据预处理等方法解决。 5. **Presto**：Presto是一种分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析，其原理涉及查询优化、分布式执行计划等。 6. **Hive 数据倾斜**：数据倾斜是指在MapReduce或Spark作业中，部分节点处理的数据量远大于其他节点，导致性能瓶颈。解决方法包括优化分区策略、使用动态分区、数据预处理等。 7. **Count Distinct 和 GroupBy**：Count Distinct计算的是唯一值的数量，可能会将所有数据发送到一个reducer进行处理。而GroupBy是对数据按指定字段分组并进行聚合操作。 8. **MapJoin**：MapJoin在小表完全加载到内存时，可以在Mapper阶段完成连接操作。小表大小通常定义为能在内存中完全容纳的大小，其数据结构通常是Hash表。 9. **Redis 和 HBase**：Redis是内存数据库，适合快速读写操作，但存储容量有限。HBase是分布式存储系统，适用于大数据量、低延迟的随机读写。 10. **Flink 和 Spark Streaming**：Flink在处理延迟和状态一致性方面优于Spark Streaming，且支持更精确的时间语义。 11. **HBase 热点问题**：由于数据分布不均，某些RegionServer可能负载过高，导致热点。解决方法包括合理设计RowKey，使用Zone Replication，或者动态调整Region大小。 12. **Flink 恢复机制**：当Flink任务挂掉时，基于检查点的恢复流程会从最近的检查点重新启动任务，确保状态一致性。 13. **SQL 优化**：比如，IN和EXISTS在某些场景下性能不同，优化时要考虑查询计划和索引使用。 14. **实时数仓**：实时数仓旨在提供实时数据分析能力，解决业务的即时需求，例如监控、报警等。 面试中，面试官会根据候选人的背景和经验深入提问，因此，对于每个技术点的理解和实践经验都至关重要。在准备面试时，不仅要掌握基础知识，还要理解其在实际项目中的应用和解决方案。