大数据开发的面试一般会涉及以下几个方面的问题：编程语言：通常会涉及Java或Python编程语言的基础语法、数据结构、面向对象编程等内容。数据库和SQL：需要了解关系型数据库的基本原理、SQL语言的基本语法和优化技巧等内容。大数据技术栈：需要了解大数据生态系统中各个组件的基本原理、使用场景和优化技巧等内容，例如Hadoop、Spark、Hive、HBase等。分布式计算：需要了解分布式计算的基本概念、任务调度、负载均衡、数据分片等内容，以及如何处理分布式环境下的数据一致性和容错性。数据处理和存储：需要了解各种数据处理和存储技术的特点和优缺点，例如MapReduce、ETL、数据仓库、NoSQL...

微软、Intel、思科英伟达、zoom、paypal、google、Amazon， freewheel, Invida

CMU 15-445, MIT 6.824, tinykv

携程之类的都挂麻了，4399也人才库了，现在才发现那些都好难，有的名额少，有的很难现在三十多家  颗粒无收，全聚德正准备投东方财富途虎养车众安保险大家还有什么适合普通人，没有实习，只有一些普通项目，会点普通八股，算法的普通人的公司java岗位吗

麻烦大家认真调研一下Java, Go ,C++在国内的生态，绝对不要痴心妄想以为所有公司后端都一样。血泪教训，因为国内Java很多公司，几乎都是偏电商类的，比如阿里巴巴蚂蚁Lazada快手拼多多美团京东，几乎全把日本十月生看作上一届。也就是我23.9毕业的，几乎都是22年秋招，而不是23暑假开始招聘。而腾讯，字节，百度会当作24届。但是腾讯，华为，中兴几乎都是通信类，也就是C++技术栈的。知乎，字节，哔哩哔哩都是Go。今天才彻底惊醒…总得来说那些C++技术栈看起来感觉偏底层，比如很多嵌入式软件，大疆，海康威视，之类的，也都招聘很多C++的，但貌似这种越底层，就越有差别，可能离开公司平台，就一文不值，说的好听死了都是相通的，如今这么卷，恐怕无法并行。目前来看抛弃C++,坚持Java，大数据开发, Go,云原生更为靠谱。真是后悔莫及  

索引列上使用了函数或表达式：如果在索引列上使用了函数或表达式，那么该索引就会失效，因为索引列的值已经被改变。索引列进行了类型转换：如果查询中的索引列进行了类型转换，比如将字符串转换成了数字，那么索引也会失效。对索引列进行了操作：如果查询中的索引列进行了操作，比如用通配符模糊查询，那么索引也会失效。未满足最左前缀匹配原则：如果查询的索引列不是最左前缀，那么索引也会失效。表中数据量太小：对于数据量非常小的表，使用索引查找的代价可能比扫描整个表还要高，这时候 MySQL 会自动选择不使用索引。数据分布不均匀：如果数据在索引列上分布不均匀，比如某个值的数量非常多，那么使用索引查找的代价也会比较高。

A lock (java.util.concurrent.ReentrantLock) is mostly the same as C/C++ pthread_mutex_t's, and Python's threading.RLock in that it also implements a reentrant lock. Sharing locks between processes is harder in Java because of the JVM acting as an intermediary. If a thread tries to unlock a lock it d...

索引优化的方法可以从多个方面入手，以下是一些常见的优化方法：使用覆盖索引：在查询时只返回索引中的数据，避免了回表操作，可以提高查询效率。使用复合索引：将多个列组合成一个索引，可以减少索引数量，提高查询效率。对于范围查询，使用前缀索引：对于字符串类型的列，使用前缀索引可以减少索引的大小，提高查询效率。避免在索引列上使用函数或表达式：在索引列上使用函数或表达式会导致索引失效，查询效率下降。尽可能使用短索引：对于相同的查询条件，较短的索引比较长的索引查询效率更高。删除冗余索引：当存在多个索引可以支持同一个查询时，可以删除其中一些索引，减少索引数量。定期分析和优化索引：定期使用explain语句分析查询计划，找出慢查询，根据查询计划优化索引。总之，在实际应用中，需要根据具体的业务场景和数据特征选择合适的索引策略，并定期对索引进行优化和维护。

数据库优化可以从多个方面入手，以下是一些常见的优化点：设计合理的数据结构和关系模型，避免出现冗余字段和表、过度关联等问题。合理设计索引，包括选择合适的索引类型、字段顺序、前缀长度等。优化SQL查询语句，如避免使用“*”通配符、避免使用子查询、优化多表连接等。选择合适的存储引擎，如InnoDB支持事务和外键等高级特性，MyISAM支持全文索引等特性。针对不同的业务场景选择合适的缓存策略，如使用Memcached或Redis等缓存中间件。优化数据库服务器的硬件和软件环境，包括优化内存、磁盘和网络等方面。监控和调整数据库的运行状态，如使用慢查询日志、数据库性能分析工具等来定位性能瓶颈和优化SQL语句。合理分库分表，将数据按照一定的规则分散到不同的物理数据库或表中，避免单一数据库或表的性能瓶颈。

在数据库中，索引可以分为以下几类：主键索引：一张表只能有一个主键索引，它是一种特殊的唯一索引，用于标识每一行数据，保证每一行数据的唯一性，也是其他表和本表建立外键关系的基础。唯一索引：保证索引列的值在整张表中唯一，但是可以有NULL值。普通索引：最基本的索引类型，没有任何限制。全文索引：对文本内容进行分词，并建立倒排索引，可以用于关键词搜索。空间索引：对空间数据进行索引，可以支持地理位置搜索。复合索引：由多个列组成的索引，可以提高查询效率，但需要考虑到各个列的顺序和联合索引的长度限制。聚簇索引：将数据行按照索引列的顺序进行物理排序，存储在同一个数据页中，可以提高数据查询效率，但是删除或更新操作需要移动数据，开销较大。非聚簇索引：将索引列的值和对应的行地址存储在一个索引表中，查询时先查找索引表，然后再查找对应的数据行，适用于频繁进行更新或删除操作的表。不同类型的索引适用于不同的场景，需要根据具体的业务需求和数据特点进行选择。

InnoDB也使用B+Tree,虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构，但具体实现方式却与MyISAM截然不同.InnoDB的数据文件本身就是索引文件。MyISAM的索引方式也叫“非聚集”，是为了与InnoDB的聚集索引区别。注意 聚集 = 聚簇。聚簇索引是指索引和数据在同一个文件中存储，数据按照索引的顺序存放，因此查询索引也就等同于查询数据本身，这样可以加快数据的查询速度。通常聚簇索引被用于经常被查询的列上，例如主键。MyISAM和InnoDB是MySQL的两种常见存储引擎，它们有以下几个区别：数据库事务：MyISAM不支持事务，而InnoDB支持ACID事务，能够保证数据的一致性和可靠性。并发控制：MyISAM采用的是表级锁定，而InnoDB采用的是行级锁定，能够更好地支持高并发的应用场景。数据缓存：MyISAM不支持数据缓存，而InnoDB支持数据缓存，能够更快地访问数据。外键约束：MyISAM不支持外键约束，而InnoDB支持外键约束，能够更好地保证数据的完整性。索引结构：MyISAM采用B+Tree索引结构，而InnoDB采用B+Tree索引结构和聚簇索引结构，能够更好地支持复杂查询。存储空间：MyISAM比InnoDB占用更少的存储空间，但InnoDB能够更好地支持大数据量和高并发的应用场景。

InnoDB也使用B+Tree,虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构，但具体实现方式却与MyISAM截然不同.InnoDB的数据文件本身就是索引文件。MyISAM的索引方式也叫“非聚集”，是为了与InnoDB的聚集索引区别。注意 聚集 = 聚簇。聚簇索引是指索引和数据在同一个文件中存储，数据按照索引的顺序存放，因此查询索引也就等同于查询数据本身，这样可以加快数据的查询速度。通常聚簇索引被用于经常被查询的列上，例如主键。MyISAM和InnoDB是MySQL的两种常见存储引擎，它们有以下几个区别：数据库事务：MyISAM不支持事务，而InnoDB支持ACID事务，能够保证数据的一致性和可靠性。并发控制：MyISAM采用的是表级锁定，而InnoDB采用的是行级锁定，能够更好地支持高并发的应用场景。数据缓存：MyISAM不支持数据缓存，而InnoDB支持数据缓存，能够更快地访问数据。外键约束：MyISAM不支持外键约束，而InnoDB支持外键约束，能够更好地保证数据的完整性。索引结构：MyISAM采用B+Tree索引结构，而InnoDB采用B+Tree索引结构和聚簇索引结构，能够更好地支持复杂查询。存储空间：MyISAM比InnoDB占用更少的存储空间，但InnoDB能够更好地支持大数据量和高并发的应用场景。

要解决Redis的单点故障问题，可以使用Redis的主从复制或者Redis集群来实现高可用性。主从复制Redis支持主从复制，通过设置一个或多个从节点来实现主节点的备份，当主节点出现故障时，可以将其中一个从节点切换为主节点来保证系统的可用性。在主从复制的架构中，主节点和从节点的关系是一对多的，主节点可以有多个从节点。当主节点出现故障时，系统会从从节点中选举一个新的主节点，系统自动完成切换，对应用程序透明。Redis集群Redis集群是多节点组成的分布式系统，可以将数据分片存储在不同的节点上，每个节点可以分担一部分负载。Redis集群自带的分片机制可以将数据分布到不同的节点上，从而避免单点故障的问题。如果某个节点出现故障，集群会将这个节点上的数据迁移到其他节点上，从而保证系统的可用性。总之，要解决Redis的单点故障问题，可以选择主从复制或者Redis集群，具体选择哪种方案需要根据实际的业务场景和需求来确定。

JVM是Java虚拟机的缩写，是Java语言的核心部分。JVM主要负责将Java源代码编译成字节码，然后执行这些字节码。在JVM中，内存主要分为以下几个区域：程序计数器：是一块较小的内存区域，用于线程的指令计数器，记录线程执行的位置和执行状态，是线程私有的。虚拟机栈：每个线程在执行时都有一个私有的栈，用于存储栈帧，即方法调用和执行时的状态信息。本地方法栈：与虚拟机栈类似，用于为本地方法服务。堆：是JVM中最大的一块内存区域，是被所有线程共享的内存区域，用于存放对象实例。方法区：用于存放已加载的类信息、常量、静态变量等数据。在JVM中，垃圾回收主要针对堆内存，JVM中的垃圾回收算法主要有标记-清除算法、复制算法、标记-整理算法等。新生代和老年代是为了更好地进行垃圾回收而设立的两个不同的区域。新生代是存放新生成的对象的区域，通常将其分为一个较大的Eden空间和两个较小的Survivor空间，比例为8:1:1。当Eden空间满时，就会触发一次Minor GC，将Eden和其中一个Survivor中的存活对象复制到另一个Survivor空间，然后清空原空间。当某个Survivor空间被填满时，也会触发一次Minor GC。老年代则是存放较大的长期存活的对象，需要采用更加高效的垃圾回收算法，如标记-整理算法和标记-清除算法等。至于为什么新生代比例是8:1:1，主要是因为新生成的对象通常比较小，大部分都是临时对象，而且有很多对象是很快就被回收的。所以将新生代分为较大的Eden和较小的Survivor空间，可以提高垃圾回收的效率。