《大数据从入门到精通-最全面试题》大纲

总览

本专栏旨在为大数据领域的求职者提供全面的面试指导，涵盖从基础知识到高级技术，从技术面试到HR面试的全方位内容。通过本专栏的学习，你将掌握大数据面试的核心知识点，提升面试技巧，增加获得理想offer的机会。

第1章 大数据开发语言

1.1 Java语言

• 汇聚字节跳动、腾讯、阿里巴巴、小米、美团等多家公司高频Java面试题。
• 包括Java语法基础、Java集合（容器）、线程安全、反射、JVM虚拟机内存管理等各个核心知识点的大厂真题。
• Java 在 Hadoop、Spark 、Flink开发中的企业生产应用案例与实践。

1.2 Python语言

• NumPy、pyspark、Matplotlib、andas等核心知识点的专题面试题。
• 百度、网易、美团、米哈游等多家大厂Python面试题汇总。

1.3 Scala语言

• 面试高频问题：Scala 与 Java 的区别、模式匹配的应用、隐式转换与隐式参数
• 面向对象与函数式编程：类、对象、特质（Trait）、函数作为一等公民、闭包等核心知识点讲解

第2章 大数据基础与核心理论

2.1 介绍大数据岗位和学习路线经

• 介绍大数据各种岗位技能要求和学习路线。
• 介绍自己如何从Java后台开发转型到大数据开发。

2.2 大数据核心组件知识

• 核心组件：Hadoop、Flume、Zook、Hive、HBase、Kafka 的大厂八股文面经。
• 介绍各种大数据选型问题：例如Snappy、Gzip、LZO 的压缩率等问题。
• 列式存储 vs 行式存储：在 OLAP 场景下的优化逻辑

2.3 大数据高频面试题精讲

• Hadoop、Spark、Flink、Hive、HBase、Kafka 的大厂八股文面经。
• 专题万字长文详细讲解MapReduce 执行流程与 Shuffle 优化技巧等等高频面试题。

第3章 数据架构与建模

3.1 数据仓库与数据中台实战

• 数据质量监控与处理：数据质量问题的发现、定位与修复。
• 数据治理中的难点与解决方案。
• 数据仓库大厂高频面试题。

3.2 数据可视化

• 可视化工具：Tableau（数据连接、可视化创建、交互设计）、Quick BI（报表制作、仪表板设计）、FineReport（复杂报表设计、数据填报）高频面试题
• 可视化图表类型与应用场景：柱状图、折线图、饼图、散点图、地图等

3.3 面试高频问题

• 如何避免数仓模型"烟囱式"开发？
• 星型模型 vs 雪花模型的优缺点对比
• Doris/StarRocks 的聚合模型与更新策略

第4章 核心技术：Flink 与 Spark 深度解析

4.1 Flink 核心机制与生产实践

• 时间语义：Event Time、Processing Time、Ingestion Time 的适用场景。
• 面试高频问题：Flink 的窗口机制实现原理、状态管理的方式与应用、如何处理 Flink 作业中的背压问题。
• 流批一体化架构在企业实践真实可用案例。

4.2 Spark 性能调优与高级特性

• Spark 性能优化（内存管理、数据倾斜处理）。
• Spark SQL 的优化策略。

4.3 面试必问题库

• 如何处理实时数据中的乱序问题
• Spark 数据倾斜问题解决
• Flink 反压机制的原理与处理方案

第5章 SQL 与数据处理高阶技巧

5.1 SQL 优化与执行引擎

• 执行计划解析：Hive on Tez vs Spark SQL vs Flink SQL 的优化器差异
• 窗口函数：ROWS vs RANGE 窗口的底层实现
• 常见陷阱：数据倾斜的 SQL 级解决方案（随机前缀、MapJoin）

5.2 ETL 与数据质量保障

• 异构数据源同步：CDC 技术（Debezium、Canal）与全量/增量策略
• 数据清洗：空值处理、异常值检测（Z-Score、IQR）
• 数据一致性校验：CRC32、MD5 哈希对比

5.3 面试实战题

• 如何用 SQL 实现会话窗口（Session Window）？
• 如何设计一个支持动态分区的数仓表？
• 解释 Hive 的动态分区与静态分区适用场景

第6章 大数据生态工具链

6.1 调度系统与运维监控

• 调度器对比：Airflow、DolphinScheduler、Azkaban 的 选型对比
• 大数据组件故障诊断与修复
• 监控体系：Prometheus + Grafana 的指标采集与告警规则

6.2 消息队列与流处理集成

• Kafka 高可用设计：ISR 机制、Leader 选举、Rebalance 过程
• 数据延迟分析：Consumer Lag 监控与优化
• 实时数仓案例：Flink + Kafka 实现端到端 Exactly-Once

6.3 运维高频问题

• 如何解决 Kafka 消息积压？
• HBase Region Split 策略与预分区设计
• YARN 资源队列的 Capacity Scheduler 配置

第7章 算法与系统设计

7.1 大数据算法实战

• 大厂数据结构和算法手撕面试题（详细解题思路和代码实现）
• 布隆过滤器（Bloom Filter）在去重场景中的应用
• 近似算法：HyperLogLog 在 UV 统计中的误差分析

7.2 分布式系统设计题

• 设计一个分布式唯一 ID 生成器（雪花算法、Leaf）
• 如何实现分布式锁（ZooKeeper vs Redis RedLock）
• 高并发场景下的限流策略（令牌桶、漏桶算法）

7.3 面试真题解析

• 10亿条数据如何快速找到中位数？
• 如何设计一个支持 PB 级数据查询的 OLAP 引擎？
• 解释一致性哈希在分布式存储中的应用

第8章 面试宝典和谈薪技巧

8.1 薪资谈判与职业规划

• 面试谈薪技巧。
• 试用期生存指南：如何快速上手项目和融入团队。

8.2 英文面试专题

• 大数据英文模板（大数据开发、数据分析师、大数据运维等各类模板）。
• 大数据英文面试高频问题及参考答案。