专业服务行业面试题 · 方案权衡 · tech:apache-spark
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共 27579 道真题 · 当前筛选命中 17 道 · 更新 2026-08-05
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考察点
技术栈
第 1 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 2 题Spark的弹性你怎么理解的？ 考察对Spark弹性设计理念及核心机制的理解第 3 题Hive 查询为什么走 Spark 引擎通常比走 MR 更好？如果只能走 MR，可以从哪些方向优化？ 考察对两种计算引擎差异的理解及 MR 场景下的优化能力第 4 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 5 题如何理解大数据任务的本质是“节点多则并行，节点少则串行，节点中等则整体并行加内部串行”这句话？ 考察对大规模数据处理中并行化策略的理解和工程思维第 6 题请选择一个你最熟悉的大数据技术方向，展开讲讲你的理解。 考察候选人在大数据领域的技术深度与知识广度第 7 题reduceByKey() 和 groupByKey() 的区别是什么？ 考察对 Spark 算子执行语义和数据混洗性能的理解第 8 题Spark 有哪些常见的 Join 实现方式？请分别说明其适用场景。 考察对 Spark Join 类型及其适用场景的理解第 9 题请讲讲你对 Spark 的了解，包括架构、核心组件和适用场景。 考察对 Spark 的核心原理和基础认知第 10 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第 11 题Spark Shuffle过程中有sort和没有sort的区别？ 考察Spark Shuffle实现原理及排序优化对性能与语义的影响第 12 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 13 题Spark是完全基于内存吗？ 考察对Spark内存计算模型和存储层原理的理解第 14 题Flink 和 Spark 在实时处理方面哪个更好？ 考察对两类流式计算引擎原理差异的理解及选型依据第 15 题Map Join 中如果小表太大导致内存占用过高甚至内存溢出，你会怎么处理？ 考察对 Map Join 原理、内存模型及优化策略的理解第 16 题Spark中算子内的变量共享是如何实现的？ 考察对Spark广播变量和累加器机制的理解第 17 题Spark RDD和MapReduce的区别？ 考察对Spark RDD与MapReduce核心机制差异的理解