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天津机电职业技术学院
2026
大数据开发工程师
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1.自我介绍2.实习拷打        2.1 所在业务线        2.2 团队人员情况,组内大概承担什么样的工作怎么分配        2.3 功能模块        2.4                 2.4.1 explain一般关注什么信息,什么含义                2.4.2 怎么证明优化到极致(sql和接口都说说)         2.5 实习收获3.基础       3.1 hashmap线程安全       3.2 为什么hashmap线程不安全,在哪里不安全,有什么后果       3.3 用过什么线程安全的map,都是怎么保证线程安全的       3.4 concurrenthashmap的原理讲讲,put函数发生的过程细致一点讲       3.5 红黑树和并发没关系吗,说说为啥要有红黑树,红黑树相关发生的过程是什么样的,转换条件       3.6 JVM内存区域       3.7 方法区中有什么东西       3.8 方法区什么时候GC的       3.9 Young GC发生的时机,GC的过程是什么样的       3.10 Redis数据类型       3.11 BitMap一般用来干啥,那说说怎么实现统计登录状态       3.12 大Key会对什么带来影响,想到啥说啥,越多越好       3.13 AOP是什么东西,其机制是怎么样的       3.14 怎么用AOP,具体写什么函数用什么注解,中间逻辑是怎么样来实现什么功能       3.15 统计数据库操作的耗时应该怎么实现       3.16 反射的原理是怎么样的,有什么优缺点       3.17 讲个自己写代码的时候真的用反射的例子,不是框架本身自带的       3.18 为什么Innodb不用哈希       3.19 为什么Innodb不用红黑树       3.20 每个页能存多少条记录呢,这个条数由什么决定       3.21 页的大小是多少,块的大小是多少       3.22 添加数据后假如一个页的数据大小超过了怎么办呢       3.23 查询数据的时候在B+树上发生了什么过程4.写题       143. 重排链表#软件开发2024笔面经#
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1.自我介绍拷打之前为啥鸽子2.项目拷打3.计算引擎为啥接入yarn做资源调度,不用stanealone直接部署4.为啥历史状态不用updatestate算子,采用了redis数据库更新状态5.spark和mr计算引擎的本质区别,计算引擎从mr到tez到spark的一个衍生过程,各个时代的优缺点6.当同时有海量计算任务在运行的时候,怎么设计计算引擎迁移的方案,怎么平滑迁移,不带来突然崩溃的问题7.mr引擎迁移到spark引擎时,应该注意考虑到的问题,对具体的任务要针对性考虑什么东西8.分析分析Influxdb为何适用于时序数据处理的场景9.讲讲LSM树,HBase和Influxdb的合并有什么区别10.请你设计一个从Influxdb到Hive的一个数据同步方案,Hive里面的数据模型怎么设计,spark或者flink怎么做并行同步消费,同步数据源的怎么消费,api消费和消费文件效率差距大吗11.跟着9,如果同时有几百个task在运行,分片方案怎么设计12.讲讲spark的内存模型,1.6之前和1.6到3.0之间和3.0之后的模型有什么区别13.spark下各个节点之间是怎么通信的14.为啥spark这样设计通信模型呢,不采用actor模型会带来哪些问题,多线程做同步可不可以15.当要对几百个T数据进行排序的时候,spark会不会遇到什么问题,它会怎么样排序的16.讲讲tungsten细节17.问了一个spark的qua(?不知道什么东西,没听过)18.讲讲violate19.你提到了JMM模型,那你说说你对happen-before的理解,它有8大原则,分别讲讲是什么,还有你怎么理解先行发生这个概念的20.你还提到了工作内存和主内存,这是JVM下的概念,在操作系统里面工作内存和主内存分别对应什么东西,讲讲21.你熟悉计网吗,来讲讲拥塞控制的过程22.在tcp通信中,滑动窗口用在哪里了23.拥塞控制和流量控制有什么区别24.在spark设计中,有一个机制和流量控制很像,讲讲那个机制25.你是考研还是保研的,是考研有专门复习过吗26.对flink有多少了解27.有参与过开源社区项目吗28.最后问几个问题吧,堆和栈访问哪个更快,为啥访问速度有区别29.讲讲cache,cache和寄存器有什么区别写题二叉树路径和
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