面试系列

面试系列

语言和计算机基础

1. 你不得不知道的知识-零拷贝
2. 阿里云Redis开发规范
3. 面试系列：十个海量数据处理方法大总结
4. 一致性协议浅析：从逻辑时钟到Raft
5. 你确定不来了解一下Redis中字符串的原理吗
6. 关于Redis的几件小事 | 使用目的与问题及线程模型
7. 关于Redis的几件小事 | Redis的数据类型/过期策略/内存淘汰
8. 关于Redis的几件小事 | 高并发和高可用
9. 一个细节 | Java中asList的缺陷

离线数据框架面试

1. 面试必备技能-HiveSQL优化
2. 一篇文章入门Hbase
3. 敲黑板：HBase的RowKey设计
4. Hive/HiveSQL常用优化方法全面总结
5. []

实时计算面试系列

1. 剑谱总纲 | 大数据方向学习面试知识图谱
2. 助力秋招-独孤九剑破剑式 | 10家企业面试真题
3. [助力秋招-独孤九剑荡剑式 | Java语言&基础面试题]

Flink

1. 你有必要了解一下Flink底层RPC使用的框架和原理
2. 昨天面试别人说他熟悉Flink，结果我问了他Flink是如何实现exactly-once语义的？
3. Flink UDF自动注册实践
4. Stream SQL的执行原理与Flink的实现
5. 分布式快照算法: Chandy-Lamport 算法
6. 科学使用HBase Connection
7. 全网第一份 | Flink学习面试灵魂40问，看看你能答上来几个？
8. 全网第一 | Flink学习面试灵魂40问答案，文末有福利!

Spark

1. Spark之数据倾斜调优
2. Structured Streaming 实现思路与实现概述
3. Spark内存调优
4. 广告点击数实时统计：Spark StructuredStreaming + Redis Streams
5. Structured Streaming 之状态存储解析
6. 周期性清除Spark Streaming流状态的方法
7. SparkSQL的3种Join实现
8. Spark将Dataframe数据写入Hive分区表的方案
9. []

Kafka

1. 万字长文干货 | Kafka 事务性之幂等性实现
2. 一道真实的阿里面试题 | 如何保证消息队列的高可用
3. 关于MQ面试的几件小事 | 消息队列的用途、优缺点、技术选型
4. 关于MQ面试的几件小事 | 如何保证消息不丢失
5. 关于MQ面试的几件小事 | 如何保证消息按顺序执行