数据岗位面试题 · 技术原理 · Apache Spark
题库中标记为“数据”的结构化面试题。
共 3928 道真题 · 当前筛选命中 112 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术原理 · Apache Spark
考察点
技术栈
第 1 题Flink和Spark在流处理模型上有什么区别？ 考察对Flink与Spark流处理架构差异的理解第 2 题请谈谈你对大数据框架的了解，并说明Hadoop与Spark的区别以及Spark如何优化MapReduce的计算模型。 考察对大数据生态体系的认知深度以及Hadoop与Spark核心差异的理解第 3 题说说宽窄依赖 考察对Spark宽窄依赖概念的理解及其在任务调度和容错中的作用第 4 题在你使用Spark开发中，会使用哪些手段来优化你的程序？ 考察Spark作业性能优化经验与调优思路第 5 题请系统介绍 Spark 的核心原理，包括 RDD 机制、运行架构和容错机制。 考察对 Spark 整体架构和核心设计原理的系统理解第 6 题map和mapPartition的区别。 考察对Spark转换算子执行粒度与性能差异的理解第 7 题请描述Apache Spark中一个作业（Job）从提交到执行完成的整体过程。 考察对Spark任务调度、执行模型和核心组件的理解第 8 题请介绍DWD层的设计理念和常见构建方式。 考察对数据仓库分层建模的理解及DWD层实践第 9 题请介绍一下 Spark 作业从提交到执行的整体流程？ 考察对 Spark 运行架构和任务调度机制的理解第 10 题介绍一个你在使用Spark时遇到的技术难点，并说明如果Spark版本升级，相关函数或API可能失效，你如何应对？ 考察对Spark版本兼容性风险的认知以及解决实际任务中方案选型的能力第 11 题Spark怎么划分stage？ 考察对Spark作业调度机制和宽窄依赖原理的理解第 12 题请介绍Spark中常见的三种Join实现方式，并说明它们各自适用的场景以及优化的原理。 考察对Spark Join机制的理解、场景选型和优化能力第 13 题Spark和Flink有哪些共性和区别 考察对两大分布式计算引擎核心机制、适用场景和设计取舍的理解第 14 题请谈谈你对于大数据的理解和认识。 考察对大数据基本概念、技术栈和应用场景的理解广度与深度第 15 题请介绍 Spark 支持哪些 join 类型，以及它们的适用场景。 考察 Spark 连接操作的种类、实现机制和场景选型第 16 题请描述数据倾斜的常见场景及优化方案。 考察对数据倾斜问题识别、分析与解决能力第 17 题Hive Shuffle和Spark Shuffle的区别有哪些？ 考察对两类大数据引擎Shuffle机制及性能差异的理解第 18 题请说明 Spark 的作业调度机制，包括作业、阶段和任务的关系。 考察对 Spark 作业调度层级结构与执行流程的理解第 19 题谈谈你对Spark的理解。 考察对Spark整体架构、核心特性和适用场景的掌握程度第 20 题Spark 的底层核心组件有哪些？请结合你熟悉的调度或执行流程说明它们各自的作用。 考察对 Spark 底层组件及执行机制的理解深度