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 适合小白或者其他领域转Flink或者轻度使用者查看，大佬轻轻喷基础篇1. 什么是Apache Flink？​Apache Flink是一个开源的流处理和批处理框架，可以实现快速、可靠、可扩展的大数据处理。​2. Flink与Hadoop的区别是什么？​Flink是一个全面的流处理和批处理框架，提供了低延迟和高吞吐量的实时数据处理能力，而Hadoop更侧重于离线批处理。​3. Flink中的事件时间（Event Time）和处理时间（Processing Time）有什么区别？​事件时间是数据实际生成的时间，而处理时间是数据到达Flink系统的时间。事件时间可以通过时间戳标记数据，而处理时间是Flink根据数据到达的顺序生成的。​4. Flink的容错机制是如何实现的？​Flink使用检查点（Checkpoint）机制实现容错。它会定期保存应用程序的状态，并在发生故障时恢复到最近的一个检查点状态。​5. 什么是Flink的窗口（Window）？窗口是Flink中用于对无限数据流进行有界处理的机制。它将无限流切分为有限的、不重叠的块，并对每个窗口进行计算。6. Flink支持哪些类型的窗口？​Flink支持滚动窗口（Tumbling Window）、滑动窗口（Sliding Window）和会话窗口（Session Window）。7. Flink中的状态后端（State Backend）是什么？​状态后端是Flink用于保存和管理应用程序状态的机制。它可以存储状态到内存、文件系统或分布式存储系统（如HDFS）中。8. Flink的水印（Watermark）是什么？​水印是用于表示事件时间进度的标记。它通常与数据流中的时间戳一起使用，用于处理乱序事件和延迟数据。9. Flink的时间窗口触发器（Trigger）是什么？​时间窗口触发器用于控制何时触发计算窗口的输出。它可以基于元素数量、处理时间、水印等条件进行触发。​... 完整版见：原文链接：https://blog.csdn.net/qq_30757161/article/details/137459710#数据开发##金三银四，你有感觉到吗##大数据#

这回是技术主管面一开始先自我介绍，然后问了你认为自己最有成就感的项目的一些细节。之后是两道的设计题，很自由，让你开个记事本边写边讲。分别是设计一个跨进程共享内存同步的 API 和处理快速创建释放堆上变量导致内存碎片的情况。主要看一个设计思路目前等 HR 面通知4.3更新，oc了

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C++选手硬着头皮投了Java岗，奇怪的是还过筛了，然后就被拷打了。自我介绍为什么考虑跨专业？面试官说他们是做 Java 的，但是看我并没有相关的经历，问我投递的时候方向是自己选的吗？（这个时候大概知道是寄了）项目介绍select 语句的查询过程中是否有优化的规则？（扯了 MySQL 的基于规则的优化）火山模型，优点缺点等（这里踩坑了，还提了一嘴物化模型，然后扯了一下）2 核 4G 电脑，在火山模型大概能承载的数据计算量或内存的计算量大概是多少？（不会）字符类型和数字类型在内存中占用是多少（不知道为啥问这个？）为什么需要做缓冲池，如果不做缓冲池的话缺点是什么？是否有做过实际的测试，缓冲池的命中...