数据开发

本科目前大四，双非一本，有一段数分实习经历，然后马上研究生去🇭🇰读人工智能与数据分析专业，但是我看很多牛牛都在劝退，转开发但是又舍不得数分的实习，所以就有点迷茫了，兄弟们给点建议

基于上一期的问题我再进行一些补充4.Kafka 高性能原理为什么 Kafka 速度快？ 答案通常涉及顺序读写、零拷贝、页缓存等。-回答： 用直观语言说明 Kafka 的顺序写特性，以及操作系统页缓存对性能的提升作用。削峰和解耦的具体实现？-回答：用自己的话讲一下如何通过调整生产者的 batch.size 和 linger.ms 来削峰，以及如何通过消费者组实现解耦。5.Hudi 与数据湖Hudi 表的类型有哪些？MOR 和 COW 的特点是什么？-回答：讲一下MOR和COW是什么/有什么区别。前者适合读取频繁的场景，而后者更适合写入密集的场景。是否遇到过小文件问题，如何解决？ 比...

9本在读大二统计学专业，成绩平平无法保研也不太想花大精力考研或者花大钱读海硕，目前0科研0实习，在纠结怎么选本科就业的方向，准备27届秋招。本专业对口数分商分岗，一些研究生会转去做算法，有部分会转金融。自己一方面对金融商科不太感兴趣，另一方面数分商分算法这些感觉一般都卷到要读研，所以想考虑java后端或者数据开发(数仓)，短期计划是学习半年左右今年暑假找第一份实习。java后端优点:岗位需求较大，未来职业发展空间较大，学习资源丰富缺点:工作辛苦压力大难度大(相对数仓)，卷度很高很多科班都在卷，自己属于非科班会被质疑，担心卷不过找不到合适工作数仓开发优点:学习内容相对少，要求低(大部分写sql)，专业勉强算对口，工作压力小缺点:比较边缘，岗位需求少，未来发展有点迷学校的课大部分偏理论，自己有过一点python和C的基础，上过sql的课，目前在学javase了，球球大家给点意见，或者推荐其它适合的方向，和我情况类似的小伙伴也可以来一起交流😢

1.hadoop组成2.讲一下spark on yarn提交流程3.spark宽窄依赖怎么划分4.spark为什么会存在shuffle5.说一下spark on Yarn两种运行模式：Cluster,client模式6.怎么避免死锁7.一个生产线程，一个处理线程，在服务需要退出的时候，怎么确保所有事件处理完了8.CPU消耗很高怎么排查9.接到一个需求怎么做？10.HQL优化详细讲一下11.数据倾斜是怎么发现的