问的比较少，感觉像是kpi1.MapReduce和Spark的区别2.spark的作业提交流程3.spark的RDD算子特点4.spark的宽依赖如何产生5.Flink如何检查背压（这里直接给我干懵逼了）6.left out join，inner join，full out join的区别7.数组和链表的区别8.Java的Map的底层实现反问：刚才答的怎么样面试官说spark的作业提交流程那里答的不是很好，没有体现资源分配过程，Flink背压通过看FlinkUI和日志文件检查出来

双C9 0面试，神奇美团。

取之牛牛用之牛牛回馈牛牛 整理一下最近面试的面经给大伙做个参考 自我介绍 选两个项目聊一下 第一个项目... 项目一具体内容（问的很细很细，后面围绕这里问的很深入） 吧啦吧啦，说到主要做的内容 核心工具类的具体实现的逻辑及作用 为什么要这样设计？为什么设计成命令式的api（从使用的角度来说） 这么设计会不会有什么问题？ 要是重新设计，会如何实现？有没有考虑到服务端渲染的一个场景？ 仍然这么设计，细化api，优化内部逻辑 第二个项目... 项目二具体内容 技术选型？为什么选用uniapp？ 开始吟唱，这里提到了小程序的setData()和v...