阿里大数据工程师面筋分享

2、二叉树的深度以及广度遍历方式

3、二叉树遍历情况中所有连续节点的最大的值

4、求数组所有可能的子数组

5、给定一个数，求一个有序数组的两个数的和满足这个数（可以拓展一下变成两个无序的数组）

6、求一个数组的第二大值

7、大文件（不能加载进内存）的排序问题

8、快速排序、归并排序、冒泡排序、选择排序（复杂度分别是多少）

9、hash、HashMap、索引(b tree/ b+ tree) 时间复杂度？

10、string、stringbulider、stringbuffer的区别

11、ArrayList、LinkedList、Vector区别

12、Class.forName和classloader的区别

13、Java设计模式

14、CocurrentHashMap底层结构

15、ThreadLocal底层结构

16、HashMap底层结构

17、Java解决Hash冲突的四种方式

18、JVM的具体细节（内存结构、GC算法、GC工具、引用方式等）

19、hadoop：

HDFS、Yarn、MapReduce原理以及执行过程，特别是MapReduce最好能结合源码说一些。

20、Flume+Kafka一个实时流采集框架：

（1）熟悉flume的工作流程，source、channel、sink、拦截器、以及自定义source、自定义sink、自定义拦截器。

（2）熟悉kafka的主要组件、kafka工作原理、kafka跟其他MQ对比的一个情况、kafka怎么保证三种消费状态

（3）结合kafka具体可能出现的网络瓶颈、zookeeper的GC情况

21、storm：

storm具体结构、storm调优具体方式、storm的如何保证高可靠、ack确认机制、storm的雪崩解决办法、strom计算pv、uv 、dv的具体方式。

22、Hbase：

hbase具体架构、hbase读写过程、hbase的表以及rowkey设计、hbase热点问题带来的危害

23、redis：

redis使用方式、redis数据结构类型、redis的bitmap结构、redis持久化、redis的淘汰机制、redis的缓存击穿。

24、spark：

spark提交一个任务的执行过程（job划分、stage划分、task生成、资源调度、shuffle详细过程等）、spark core的一些经典编程（spark core的二次排序，spark core的分组求top N）、spark 的优化、spark sql的堆外内存溢出情况、spark的优化

25、项目集群资源情况、数据量，以及具体项目遇到的问题，解决方案。

26、rpc框架通信协议。

27、谈自己对一些具体问题的看法（包括产品设计、分析）。