前言

大家好，我是三石。

距离《2025 最新大数据开发面试笔记 V7.0》发布已经过去一年。

这一年，大模型技术的发展速度远超很多人的预期。

从最初的 Prompt Engineering，到如今的 RAG、Agent、MCP、多智能体协作、AI 工程化，AI 已经开始深度融入数据开发、数据治理、数据运维、数据分析等各个领域。

与此同时，大数据开发岗位的面试内容也正在发生变化。

过去的面试可能主要围绕：Hadoop、Hive、Spark、Flink、Kafka、HBase、Doris、数仓基础

而最近半年越来越多同学反馈，面试官开始频繁追问：

• 什么是 RAG？
• Agent 和 Workflow 有什么区别？
• 小龙虾为什么突然火了？
• Function Calling 如何实现？
• LangChain 和 LangGraph 如何选型？
• 如何设计企业级 AI 应用？
• AI 工程化如何落地？
• 如何使用AI进行数据开发提效？

很多同学传统大数据技术掌握得不错，却因为缺少 AI 相关知识储备，在面试中失去了竞争优势。

因此，在 V7.0 的基础上，我花了近一年时间，对整套面试笔记进行了全面升级，正式推出：《2026 最新大数据开发面试笔记 V8.0》

V8.0 整体预览

一、大数据篇

二、计算机语言篇

三、计算机基础篇

四、算法刷题篇

五、面试经验篇

六、AI大模型篇

V8.0 新增AI大模型篇

目前已整理 80+ 道高频面试题，后续持续更新优化

一、LLM 大模型篇

新增 15 道高频面试题，包括：

• LLM训练流程
• Transformer
• Attention机制
• 幻觉如何解决
• Prompt Engineering
• Token / 上下文窗口

二、RAG 篇 *

新增 13 道高频面试题，包括：

• 核心模块
• 基础原理
• 文档切块
• 混合检索
• 如何评估RAG效果
• Query Rewrite
• 向量数据库

三、Function Calling 篇

新增 7 道高频面试题，包括：

• 基础概念
• 核心流程
• FC vs Prompt
• Function Schema

四、MCP 篇

新增 7 道高频面试题，包括：

• 经典架构
• MCP vs Function Calling
• MCP + 数据开发

五、Skill 篇 *

新增 11 道高频面试题，包括：

• 基本理解
• Skill vs MCP
• Skill 的特征
• 如何评估 Skill
• 安全性
• Skill + 数据开发

六、Agent 篇

新增 11 道高频面试题，包括：

• 执行流程
• Agent 设计模式
• Agent vs Workflow
• 评估Agent
• Multi-Agent
• Agent + 数据开发

七、AI 工程化篇 *

新增 7 道高频面试题，包括：

• 大模型应用评估
• 大模型应用成本
• AI缓存
• 安全风险
• Prompt Injection
• 模型路由
• 线上AI应用指标

八、AI 场景应用篇 *

新增 10 道高频面试题，包括：

• 智能SQL生成助手
• NL2SQL难点
• 任务异常根因分析Agent设计
• 指标口径问答系统
• 大模型回复效率提升
• AI + 数据质量治理
• AI + 元数据治理
• AI + 日常开发提效

V8.0 原有章节同步升级

除了 新增的 AI 大模型内容之外，本次还对传统大数据面试题目进行了全面补充。

Python 篇

新增 17 道高频面试题，包括：

• 核心模块/组件
• 构建RAG流程
• LangChain vs LangGraph
• 人机交互如何实现
• 实现ReAct Agent

Flink 篇

新增 16 道高频面试题，包括：

• Checkpoint机制
• 大状态优化
• Flink任务调优
• 双流JOIN
• 维表JOIN

Doris 篇

新增 14 道高频面试题，包括：

• Compaction机制
• 慢查询优化
• Colocate Join
• Catalog管理
• Doris集群运维

Paimon 篇

新增 13 道高频面试题，包括：

• Changelog模式
• Partial Update原理
• 多数据湖方案对比
• Compaction调优
• Paimon+FlinkCDC的生产链路
• 常见生产问题及解决方案

总结

从 V7.0 到 V8.0，最大的变化并不是新增了多少道题，而是整个行业正在发生变化。

未来的大数据开发工程师，不仅要掌握 Hive、Spark、Flink、Kafka、Doris 等大数据技术栈

还需要掌握 LLM基础、RAG、Agent、MCP、Skill、LangChain&LangGraph、AI 工程化 等 AI技术栈

因为下一轮大数据高薪岗位竞争的核心已经变成：

既懂大数据，又懂 AI 应用落地。

希望这份笔记，能够帮助更多同学在 2026 年的求职和跳槽中拿到满意的 Offer。

后续我也会持续更新：

• 高频中大厂 AI 面试题解析
• 大数据核心面试题专题
• Agent实战系列—异常指标分析
• Skill实战系列—任务智能运维
• RAG实战系列—数据智能答疑