后端岗位面试题 · 技术选型 · tech:apache-spark
题库中标记为“后端”的结构化面试题。
共 89928 道真题 · 当前筛选命中 57 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术选型 · tech:apache-spark
考察点
技术栈
第 21 题大数据开发是以Java为主吗？ 考察对大数据开发技术栈的理解及语言生态认知第 22 题Hive和Spark分别是什么？它们的主要用途和区别是什么？ 考察对Hive和Spark基本概念、应用场景及差异的理解第 23 题请设计一个方案，将海量数据接入业务后台，并进行处理和存储。你会如何设计实现？ 考察对海量数据接入、处理和存储的整体架构设计与关键技术选型第 24 题请介绍你对 Hive on Spark 的了解，包括它的基本原理和适用场景。 考察对 Hive on Spark 技术原理和适用场景的理解第 25 题请对比 MapReduce 和 Spark 在计算模型、性能与适用场景上的主要差异。 考察对经典大数据计算框架原理与选型的理解第 26 题MR和Spark的区别是什么？ 考察对MapReduce与Spark核心架构、计算模型及适用场景差异的理解第 27 题请详细说明你当前所在公司日常进行数据统计时,主要采用哪些方式?这些方式分别适用于什么场景?例如针对实时数据统计、离线批量数据统计等不同需求,会选择不同的工具或方法吗? 考察数据统计方式与场景匹配能力第 28 题Spark RDD和DataFrame的区别 考察对Spark核心数据抽象的理解及使用场景判断第 29 题讲一讲你对分布式数据处理框架(如 Hadoop、Spark 等)的理解。 考察对分布式数据处理框架核心概念、架构与适用场景的掌握第 30 题请介绍你最熟悉的大数据框架 Spark，包括它的核心架构、常用组件及其应用场景。 考察对 Spark 架构理解、组件掌握及实际应用能力第 31 题请描述 Spark 中 Shuffle 的原理与执行流程。 考察对 Spark Shuffle 底层机制、磁盘与网络开销的掌握第 32 题请介绍 Spark RDD 的主要特性。 考察对 RDD 核心特性的理解与表述能力第 33 题请介绍 Spark 中常用的算子，并说明它们的分类。 考察对 Spark 核心算子的掌握与分类能力第 34 题请谈谈你对大数据生态中常用组件的了解，比如存储、计算或查询框架。 考察大数据技术栈的广度、深度及与实际项目的结合能力第 35 题Flink和Spark流式处理的区别 考察流式计算引擎的架构差异与实时性理解第 36 题你了解大数据吗？简要介绍大数据的技术体系和你熟悉的组件。 考察大数据知识储备、技术体系理解及实际经验第 37 题请对比 Spark2 和 Spark3 的主要区别，并解释为什么 Spark3 更受推荐。 考察对 Spark 核心架构演进的掌握及版本更替的合理性判断第 38 题Hive底层使用的是什么技术或框架？ 考察对Hive底层实现原理的了解第 39 题如果让你设计一个大数据分析平台，你会如何选择存储、计算等核心组件？ 考察大数据技术选型与方案设计能力第 40 题请说明 Hadoop 与 Spark、Flink 的主要区别，以及离线计算与实时计算在架构和实现上的差异。 考察对大数据生态中批处理与流处理框架的认知及架构取舍