滴滴大数据面试题汇总（持续更新）
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Spark Streaming面试题：
- 什么是Spark Streaming？它与Spark有什么不同？
- Spark Streaming如何处理离线数据？
- 什么是DStream（离散数据流）？如何创建一个DStream？
- 什么是RDD（弹性分布式数据集）？
- 如何将已有的RDD转换为DStream？
- 过滤器转换器（Filter Transformers）是什么？在Spark Streaming中有哪些可用的过滤器转换器？
- 什么是窗口操作？如何使用它们？
- 什么是输出操作？在Spark Streaming中有哪些可用的输出操作？
- 你在处理数据时遇到了内存问题，你该如何处理？
- 在处理数据时，你发现处理速度很慢，你该如何优化它？
- Spark Streaming在哪些行业中得到广泛应用？
- 什么是数据重复？Spark Streaming如何处理重复数据？
- 什么是延迟（Latency）？如何减少延迟？
- Spark Streaming与Kafka的集成是如何实现的？
- Spark Streaming可以如何处理实时大数据处理的问题？
- 什么是数据突发（Data Spikes）？如何处理突发的数据流？
- 什么是容错性（Fault Tolerance）？Spark Streaming如何保证容错性？
- 什么是累加器（Accumulators）？在Spark Streaming中有哪些可用的累加器？
- 批处理和实时处理有什么区别？Spark Streaming是批处理还是实时处理？
- 什么是Spark应用程序？如何使用Spark应用程序？
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滴滴数据开发面试题：
- 4道SQL题，主要是关于实际业务问题，涉及多个表的子查询和一些函数。
- join中条件写on和where里面的区别。
- MapReduce过程中的溢写过程是什么样？
- 数据倾斜是什么？容易发生在Map段的哪个部分，应该怎么处理数据倾斜的问题？
- 会不会Spark，Spark和MapReduce的区别，为什么Spark比MapReduce快？
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滴滴校招面试真题：
- 给定一个整数数组，求该数组中任意两个不同元素之间的最大差值。
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滴滴核心数仓面试题：
- SLA破线怎么预防和感知？
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