总结分享一下大数据开发具体有哪些实际岗位方向

一面： 1、项目是自己做的吗，有什么真实需求吗，难点在哪里2、项目中的数据同步自己试过最大可以，就是你最大QPS最大能支持多少？怎么测试的？3、那你数据同步是对log进行解析，是这样吗？4、那你这个项目其实是一个练手的项目？5、在哪个学院，Java是自学的吗6、类加载机制7、Java的锁8、锁的优势是什么，或者说从计算机角度来说，他的cpu跟内存是怎么交互的9、假如我现在发现我的线上的cpu占用了飙升，但我的代码里面却使用到了很多锁，我应该怎么去分析是哪个锁出现了问题？10、手撕：链表翻转，需要自定义链表11、反问二面：1、老家是哪的，对北京的意愿度2、之前的不对口实习是在做什么3、什么时候开始学习的Java4、学习的时候有没有和别人有一些交流5、像ai的一些工具，比如cursor有用过吗6、使用mysql的时候为什么会产生死锁7、怎么避免死锁8、做项目的时候有看过一些书吗9、一个好的代码是什么样的一个状态10、上学这些年来，你觉得自己的优势是哪些方面11、组里的方向是什么12、反问

之前面试了京东问题如下1，先自我介绍2问的问题，先介绍一下你的技术栈，说一下实时和离线开发的步骤，解决了哪些难点3 flink对于实时join如果两个表都很大如果做到实时更新，lookup join该怎么实现，除了这个还有别的办法吗4 对于实时来说可以监控哪些任务，哪些地方可以设置监控，如何判断有延迟5 看你有画像经验，你如何理解用户画像标签，如何解决画像时效性问题6 有ai产品使用经验吗，都怎么用的，平时主要是解决哪些问题7用过哪些数据湖和olap产品，都用了哪些特性8 你这边有啥要问我的

1.介绍一下你最熟悉的后端项目，你在其中负责了什么?遇到了什么技术挑战，怎么解决的?2.为了保证审核系统的“高可用”，你会从哪些方面设计和考虑?3.如果线上一个审核服务 CPU占用率突然达到100%，你的排查思路是什么?4.在审核系统中，如何用 Redis缓存审核规则?如果规则有更新，如何保证缓存和数据库的一致性?5.谈谈你对 Kafka/Flink在内容安全中应用的理解。6.什么是数据库事务?在审核系统中审核通过后需要更新内容状态并记录审核日志，如何保证这两个操作的事务性?7.假设让你设计一个接口，防止恶意用户高频提交内容来绕过审核，你会怎么做?8.为什么使用微服务架构?它带来了什么挑战?在审核系统中，服务间调用超时了怎么办?9.你如何理解这个岗位中提到的“数据sense’?能举例说明吗?10.写一个SQL查询:找出最近7天内被审核员驳回次数最多的前10个用户。

1.对称二叉树2.写一个排序算法3.项目拷打4.kafka和rabbitmq区别，为什么大家都使用kafka（不会rabbitmq）5.解释什么是kafka6.他的优势是什么？（数据不丢失balabala，副本，offset）打断了说的不对7.sql优化8.hdfs和Hive的区别9.spark和hive的区别10.hive中存储格式11.Application、job、stage、task区别12.宽依赖窄依赖13.scala里object和class方法的区别14.dateframe和dataset的区别15.TCPIp16.OSI七层17.java垃圾回收机制