蔚来一面面经

数据开发岗

秋招第一个面试，被狠狠拷打了

1.spark和flink有哪些共性和区别
2.你说到flink是一条数据一条数据的处理，那我们要对以前数据做聚合会怎么处理(状态机制)
3.状态怎么进行恢复和使用(checkpoint机制，下游二阶段提交)
4.为什么会有二阶段提交
5.了解过二阶段提交机制怎么实现吗
6.两阶段提交是保证卡夫卡提交和checkpoint机制同时完成，怎么去保证这个事情，状态保存在哪里
7.flink针对kafka是怎么去传递两阶段结果的
8.对spark有哪些自己的理解
9.spark为什么能处理大规模数据集(高并发)
10.多台机器处理，内存是比较宝贵的，数据过大，内存放不下怎么处理(写盘)
11.spark当中结点分为那些类型
12.大规模数据集，不断落盘，是写到同一个磁盘文件还是多个磁盘文件
13.spark中间会一直生成小文件，如何处理
14.什么是OOM，什么时候会出现OOM
15.怎么去定位OOM出现在哪
16. jvm, 内存模型
17.spark SQL怎么执行(任务调度)
18.底层资源调度是什么资源
19.程序运行，内存放的什么东西，怎么管理内存，内存分配
20. MySQL执行引擎
21.什么是聚簇索引
22.为什么要回表，什么样的操作会回表
23.介绍什么是b+树
24.知道平衡二叉树吗，什么是二叉树
25.精准一次语义，kafka中有那些语义
26.java这一块熟悉哪些内容，对java这块实现数据结构了解那些
27.hashmap底层怎么实现，怎么去实现不可重复的，如果重复了怎么处理。hashcode和equals方法有什么区别和联系，如何判断是否和现有的key相同
28.线程安全问题，什么是线程安全
29.主要课程包括哪些
30.大模型这块，transform架构了解过吗，用来做什么
31.SQL题，求班级TOP5学生信息
32.SQL锁机制，多个用户同时去写一条数据
33.锁机制和事物区别
34.什么是悲观锁什么是乐观锁
35.乐观锁怎么实现
36.进程和线程有什么区别，怎么去调度线程/进程运行，了解过协程吗
37.一个进程中包含哪些部分，哪些数据
38.讲一下堆和栈，栈有哪些应用
反问

后续，9.26约二面

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