奇虎360社招面经：大数据计算存储高级开发
一面：
1、介绍项目，公司的大数据架构。
2、kafka怎么保证数据的exactlyonce？
3、offset你们公司如何维护的？为什么不放在mysql？
4、kafka可以保证数据的局部有序，如何保证全局有序的？
5、介绍一下kafka的事务。
6、flink和sparkStreaming的区别？
7、flink批处理和实时处理有什么关系？
8、mapReduce的过程？map端预合并可以做取余操作吗？shuffle过程介绍一下？环形缓冲区溢写的阈值是多少？为什么是这个值？之后用的什么排序？为什么是这个排序？合并和归并有什么区别？
9、十大排序抽几个问空间复杂度、时间复杂度、稳定性、实现原理。
10、spark的RDD是什么东西？有什么特点？弹性体现在什么地方？
11、spark任务提交的过程？宽依赖窄依赖有什么区别？划分stage的过程除了宽窄依赖还有什么判断标准？任务分发的过程是怎么样的？
12、cache和persist的区别？是transformaiton算子还是action算子？
13、spark的内存模型是怎么样的？
14、redis为什么快？NIO AIO区别？
15、scala的match case和Java的switch case有什么区别？scala的隐式转换介绍一下？
16、多线程的原理？实现类、阻塞队列、参数、拒绝策略、区别。
17、Hive使用的时候会将数据同步到hdfs，小文件问题怎么解决的？
18、zookeeper了解吗？自己介绍，balabala。
差不多一个小时吧，有点懵，有的没答对，有的没答全，祈祷能通过吧。太南了。
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