数据仓库|超全面的大数据面试题，一道比一道难，快来挑战一下吧 java|redis|面试|分布式

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本文全文篇幅1万字左右，从数据结构到Java再到大数据都有整理，可以先收藏起来，查漏补缺。

Java基础 1、Queue和Stack你平时有用过么，说说你常用的方法，他们的区别在哪呢？
2、了解java的异常吗，有什么区别，常见的异常有哪些呢？
3、两个字面值相同的Integer，它们两个用等于号去比较，结果是true还是false？（这个题要分两部分去回答，结果可能为true，也可能为false。因为有缓存）
4、可以讲一下你常用的集合类么？他们的实现类有哪些？
5、 ArrayList、LinkedList的区别，底层的实现呢了解吗，有没有什么优缺点，分别适合于什么样的场景，多线程环境下，有没有安全的list的实现类呢？
6、其他数据结构的了解吗？LinkedHashMap、ConcurrentSkipHashMap（作为一个扩展，面试的时候问到的不是很多，能答出来挺好，答不出来也没关系）
7、说一说你对HashSet的理解，越详细越好 ( tip：底层是用hashMap实现的)，treeSet有了解吗？聊一聊？
8、HashMap的疯狂试探：
a.HashMap的底层数据结构是什么样子的
b.了解hash冲突吗？它是如何解决hash冲突的
c.请你简单叙述一下hashMap的put和get操作，当然，能说多细就说多细？
d.Jdk7和jdk8中对hashMap做了什么改进嘛（红黑树）？
e.有没有其他的解决冲突的办法呢
f.HashMap中的hash函数了解吗？那他的扩容机制了解吗？
g.HashMap为什么扩容是2倍呢，可以说说嘛？
h.假如说我加入一个键值对，这个时候出现了冲突，它只怎么把这个节点加入进去？是加入到当前bucket所对应的链表的头结点还是尾节点？（答不上来可以问一个稍微简单的，equals和 == 的区别，以及其中hashCode的作用）
i.可以说说什么条件下，可以把一个链表转成红黑树呢？它里面的大概流程是什么，了解吗？
j.有没有想过为什么选用了红黑树，而不是其他的数据结构，譬如说二叉树，二叉查找树，或者其他的树？
k.在高并发大流量的情况下，hashMap有什么问题吗，会不会造成cpu达到100%？如果会，那是在哪一步可能会出现这个问题呢（插入、删除、查找、扩容）？
9、ConcurrentHashMap的疯狂试探：
a.他和HashTable的区别呢？
b.说说你对JUC包的了解？
c.ConcurrentHashMap中是怎么加锁的？
d.1.7和1.8中，ConcurrentHashMap的区别是什么？
e.ConcurrentHashMap是怎么做到线程安全的呢？（CAS和锁）
f.为什么会抛弃分段锁，它有什么毛病吗（上面一个题回答上才可以问这个）？
g.知道红黑树的transfer过程么？简单的描述一下
10、多线程下的疯狂试探：
a.多线程了解吗？说说线程的生命周期？
b.线程池有用到过吗？怎么用的，jdk有提供那些线程池（总共提供了四种）？
c.线程的状态有哪些呢？
d.线程池的核心参数有哪些？（核心线程数、最大线程数、时间、时间单位、队列、拒绝策略、默认的线程工厂）
e.Wait，yeild，stop，sleep、join、start、run的区别和如何使用？
f.接着上题：这四种有什么区别吗，你用过哪一种，可能存在什么问题吗？
g.接上题：拒绝策略有哪些呢？了解吗？聊聊？
h.接上题：你刚才说了队列，线程池中的队列有哪些？有界队列、无界队列、同步队列都有了解吗？聊聊？
i.如何实现一个消费者和生产者的循环消费和生产呢？（有两种方式，一种是通过锁，lock或者Synchronize，还有一个是通过ArrayBlockingQueue实现）
j.你可以实现线程之间的相互通信吗？如何实现？要不写一个？
11、线程安全的疯狂试探：
a.Synchronzie了解吗？谈谈你的理解
b.在一个普通方法上加synchronize和在一个静态方法上加synchronize有什么区别（对象锁和类锁的的区别）？
c.Synchronize和lock有什么区别呢？说说你对lock的理解？
d.Lock的公平和非公平锁？
e.说一说volitaile为什么保证不了原子性，可以保证可见性嘛？如何保证的（jvm的多线程的内存模型有关系）
f.了解CountDownLatch么，CyclicBarrier的区别呢？
g.Synchronize的实现原理知道吗？moniter的实现机制呢，为什么加了Synchronzie关键字，就可以在多线程下是安全的（这个回答要从java对象的Object头来回答）
h.类锁和对象锁的区别呢？字节码的体现呢？
i.Java中的自旋锁、偏向锁、读写锁、重锁等了解吗？
j.了解java重对象的对象头嘛？有哪些属性和字段呢？
k.Aqs(AbstractQueuedSynchronizer)了解吗？它和lock的关系？说说aqs中的核心思想?
l.Lock中存在锁升级嘛，他是可重入得嘛，那Synchronize是可重入得嘛，有没有锁升级的概念？
m.Volitaile了解吗？他的作用是什么呢，内存语义是什么呢？有没有了解过cpu的缓存一致性协议？
n.还知道其他的juc类嘛，有哪些呢（譬如lockSupport）？
12、 jvm的疯狂试探：
a.了解jvm么？jvm的内存模型？
b.Java如何判断一个对象是否还活着呢？
c.Java的类加载了解吗？
d.Java类加载器了解吗，有哪些呢？那它的双亲委派了解吗？
e.Jvm指令你知道哪些（jps，jstack，jinfo，jmap……），都有什么作用呢？
f.Java的垃圾回收算呢，了解吗,G1回收算法了解吗？
g.Jvm参数你了解吗，知道多少说多少？
h.在实战中有进行过jvm调优嘛，怎么做的，
i.Java的对象年龄知道吗，有什么作用吗？
j.Young GC和fullGC了解吗，如何触发，如果在你的项目中，频繁出现young GC 怎么办？
13、设计模式的疯狂试探：
a.你了解的设计模式有哪些？
b.可以写一个单例模式嘛，工厂模式呢，抽象工程模式解决了什么问题？
c.策略模式、责任链模式、适配器模式写一个，写不出来的话，java中在哪用到了这些模式
d.代理模式了解吗，会写吗，jdk代理和cglib代理的区别呢，说说你的理解？
数据结构与算法 1、排序算法了解什么？能不能手写一个快速排序、或者归并排序，堆排序有了解吗？
2、给你一个一元二次方程公式，你写一个方法，用计算机语言实现它。
3、图了解么，有向图呢？你可以实现一个有向图么？（假如他回答的是二维矩阵，可以反问他有没有更好的解决方案呢，因为这个图可能是个稀疏矩阵）
4、接上题，在图中，如何判断两个节点的联通性，可以写代码写出来么？
5、给你一个1T的Int文件，然后你只有一台内存是8G的机器，如何用最快的方法，求出里面出现频率最高的topN个数？
6、算法的时间复杂度和空间复杂度了解吗？说说你了解的算法的时间复杂度和空间复杂度。
7、二叉树了解吗，树的广度优先算法和宽度优先算法了解吗？写一个他的前序（中序、后序）遍历可以么（递归和非递归的方式都可以写出来么）？
8、给你一个字符串，请检查中间出现的括号的正确性，譬如：（{[]}），（（（）））这都是个合法的字符串，（（）（））（（（）这就不是一个合法的字符串；
9、给你一个单向链表，检测它有没有形成环？
10、给你一个单向链表，如何反转，可不可以把空间复杂度降低到O(1)级别？
11、写一个字符串匹配算法，判断在一个字符串中是否包含另外一个字符串（一般都会说循环去比较，这样的时间复杂度很高，有一个算法是KMP，面试者要是能提到KMP都就很不错了，因为很多面试官都不知道，也不会）？
12、可以用两个栈模拟一个队列么？
13、如何判断两棵树相不相等
14、动态规划有了解吗？
a.给你一个机器人，它每次只能向右或者向下走一步，其中，中间有一个障碍物，不可以经过，请问，在一个n*m的矩阵中，这个机器人总共有多少种走的方法？（答不出来就降低一下难度，把中间的那个障碍物去掉）
b.青蛙跳知道吗？给你一个数组，里面的每一个数字代表青蛙可以前进的最大的步数，如何判断这个青蛙可不可以达到终点；譬如2，3，4，1就可以，1，2，1，0，1就不可以；
c.爬楼梯，假设有一个n阶的楼梯，你每次都只能爬1或者2个台阶，请问有多少种不同的方法可以爬上去呢？
d.给你一个整数数组，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组至少包含一个元素），返回最大值
e.给你一个容量为V的背包，现在有N件商品（有重复，相同的商品可以随意取），每件商品的体积是v1，价值是w1，请问，这个背包所能容纳的最大价值是多少？
f.一个100层高的楼，有两颗鸡蛋，你需要用最少的次数找到那个临界点，这个临界点以上的楼层上摔下去，鸡蛋都会碎掉，以下的楼层，鸡蛋是不会碎的，（扩展，加入现在是N层高的楼房，你现在有m个鸡蛋，m>=1，用最少的次数找到那个临界点）
数据库大汇总 1、用过mysql嘛？了解吗？
2、Mysql事务了解吗，隔离级别呢，每种隔离级别会出现什么问题？
3、Mysql的锁了解吗（表锁、行锁、间隙锁，读写锁）？
4、Mysql引擎知道吗，innodb和myisam的区别知道吗，说说底层的实现？
5、聚簇索引和非聚簇索引知道么，有什么区别？
6、B+树知道吗？为什么使用B+树？
7、分库分表做过吗，如果让你去实现分库分表，你有什么需要考虑或者注意的嘛？
8、了解死锁嘛？知道他是怎么产生的嘛，如何避免呢？
9、Sql优化了解过吗？说说你的理解，给你一条sql，你会怎么优化？
框架 1、redis大家庭：
a.redis是什么，能干嘛，怎么用？
b.Redis的基础数据类型有哪些？
c.Reids除了这些，还有哪些数据结构，能解决什么问题？
d.Redis集群有搭建过么，说说你的实现
e.Redis如何实现分布式锁
f.Redis的支持事务么？
g. 位图了解吗？
h. 布隆过滤器了解吗，他的原理是什么呢？
i.Redis的通信协议你知道嘛？
j.Redis中的数据结构底层了解吗？string的编码、list的编码、zset的编码；
k. 在集群环境下，Redis的分布式锁一定可靠吗，redis社区有没有提供可靠地分布式锁的集群方案（有，红锁）?
l. Redis的持久化你知道么，说说rdb和aof的区别
m.Aof瘦身知道么？如何瘦身
n.Redis的拒绝策略你知道么？那它的淘汰策略你知道么
o.Redis的哨兵模式呢，了解吗？
p.Zookeeper了解吗，用zookeeper实现分布式锁，和redis实现有什么不同呢，说说他们的原理？
2、Spring大家庭：
a. Autowire和Resource 的区别
b. 谈谈你对spring的理解，它干了什么？
c. Spring的依赖注入和切面呢？
d. Spring的事务了解吗，他的传播机制呢
e.Spring的aop切面详细说说，你的应用场景呢？
f.Springmvc用过吗？了解他的启动流程嘛？说说你的看法
g.Spring中的bean的生命周期呢，了解吗？如何扩展一个bean的生命周期？
h.Spring源码读过吗？有没有想过他是如何解析在xml中定义的bean的。
i.在spring的配置文件中加入component-scan标签，它就可以自动加载所有添加相应注解的java类，这个是怎么做到的呢，你知道嘛？
j.Dubbo了解吗？dubbo是怎么和spring想结合的？
3、消息中间件大家庭：
a.你了解消息中间件有哪些？
b.谈谈你对topic和partition的理解？
c.Kafka中的isr和osr有了解吗？
d.Kafka的高水位你知道嘛？
e.Kafka的分区器、拦截器、序列化器你了解吗？
f.消息的可靠性怎么保证？
g.消息丢失怎么办？kafka有什么保证策略？（我了解kafka，你们也可以问问其他的，譬如rocketMq）
h.Kafka的事务你了解过吗（这个特别难，一般别问昂）？
4、zookeeper大家庭：
a.谈谈你对zookeeper的理解？
b.Zookeeper的节点类型你知道么？
c.Zookeeper的心跳机制呢？
d.Zookeeper的优势在哪？
e.知道zookeeper的watch嘛？
f.Cap理论知道吗？
g.Paxos算法呢，了解吗？
5、springBoot大家庭：
a.什么是springboot？
b.为什么要用springboot呢？
c.Spring boot 的核心配置文件有哪几个？他们的区别是什么？
d.Spring boot 的配置文件有哪几种格式？区别？
e.Spring boot的核心注解是那个？它主要由哪几个注解组成的？
f.如何理解springboot的配置加载顺序？
离线方向 1.数据优化中，需要注意哪些关键词

2.Uninon 跟uninon all 的区别
3.除了distinct外如何使用SQL对数据去重
4.项目中etl过程
5.Spark的运行流程
6.Sql开窗函数，开窗函数中row_number与rank的区别
7.Avg、sum、count 函数，在某列有空值的情况下，结果会有哪些不同
8.一个表两个字段，一个id，一个values; values有连续相同；但是有缺失，找出缺失的地方补全(连续缺失的字段如何补全)
9.数据仓库的基本原理
10. 数据表的各个模型，例如（雪花模型），简述
11. 数据优化中除了用过mapjoin之外，还用过哪些join(不是常见的五种),简述
12. 修改批量文件中的词
13. Shell脚本的定时任务

1.英语自我介绍，说一下遇到的最大的挑战
2.union和union all的区别
3.给了个题目，一个表两个字段，一个是id，一个是value，value是连续相同的，但是有缺失的，找出来缺失的地方补全
4.去重的操作
5.spark提交任务的流程
6.Spark oom怎么处理
7.join有哪些？mapsidejoin是什么知道吗（不知道，大概猜了下，然后就没继续问）
8.Linux指令用过哪些？
9.用shell直接查找到文件中的一个词，然后替换（这个不会）
10.Data modeler用过没
11.维度建模什么情况

1.用英语介绍下数据仓库和数据集市的区别
2.讲下 linux 免密登陆
3.介绍下spark执行流程
4.spl 开窗函数
5.shell 脚本读取文件
6.项目中最自豪的事情
7.数据库中count(*) 和count(1) 在什么情况下数据不一致
8.最有压力的事情
9.shell 脚本替换文件内容，替换文本
10.数据倾斜调优

1.英语介绍一下olap和oltp的区别
2.olap的产品知道哪些
3.数仓模型建设
4.对表的设计
5.data modeler工具
6.项目中的etl过程
7.统计人员使用什么工具查询
8.数据报表工具知道哪些
9.工作主要涉及的技术有哪些
10.每日数据量多少，存量多少
11.如何通过sparksql对数据进行更新
12.hbase数据如何更新
13.两表join跑不出数据会是什么原因，如何解决
14.如何进行mapjoin
15.开窗函数
16.linux命令考查
17.hdfs上跨节点如何数据迁移
18.免密登录如何实现
19.ip映射是记录在哪个文件中
20.如何批量修改文件中某一字符串
21.如何确保项目成功交付
22.项目交付时如何进行数据验证
23.项目中最有成就感的事情
Spark相关 Q: Spark任务提交后的流程

A: 只要能说出来sparkContext, DAG, Stage, Executor 就大致上应该了解些。
详细答案参考：
1)构建Spark Application的运行环境（启动SparkContext），SparkContext向资源管理器（可以是Standalone、Mesos或YARN）注册并申请运行Executor资源；
(2)资源管理器分配Executor资源并启动StandaloneExecutorBackend，Executor运行情况将随着心跳发送到资源管理器上；
(3)SparkContext构建成DAG图，将DAG图分解成Stage，并把Taskset发送给Task Scheduler。Executor向SparkContext申请Task
(4)Task Scheduler将Task发放给Executor运行同时SparkContext将应用程序代码发放给Executor。
(5)Task在Executor上运行，运行完毕释放所有资源。

Q: Spark的API有哪两大类？分别解释一下和举个例子？
A: Transformation & Action.Transformations是转换操作，如map, filter, union, reduceByKey等，Actions是执行操作，如count, collect, reduce, saveAsXXX等

Q: Spark中的union属于宽依赖还是窄依赖? 有无shuffle?
A:属于窄依赖，无shuffle

SQL:
Q: union all 和 union 有什么区别？哪个性能好？
A: union all 不去重， union会去重。Union all性能好，因为无需额外去重

Q: 如何判断一张表里某个字段有重复？
A:利用COUNT 加HAVING ，答到这个的一般没问题, 具体如下：
SELECT COL, COUNT(1) AS CNT FROM TABLEGROUP BY 1 HAVING CNT > 1

Q: 有一张表有两个字段，分别是商品ID和商品价格，如何取到商品价格是前10名的所有商品ID？
A:如果只能想到ORDER BY + LIMIT的，说明SQL较弱。知道用窗口函数(PARTITION BY)的话，至少说明应该不止做过简单的SELECT * FROMTABLE，但想到用row_number()的话。。不行，如果会问价格是否有重复的话，说明对问题考虑得算周全，因为价格通常都会重复，ID是一般唯一的，如果知道rank() , dense_rank()的话基本就没问题了。当然也有不用partition by 的方式，但步骤较多

数仓:
Q:数据仓库一般的分层有哪些
A:不同公司叫法不同，但是可以让他解释每层分别放什么样的数据，下面是网上抄的，大同小异，知道基本概念就行
ODS：Operation Data Store
原始数据
DWD(数据清洗/DWI) data warehouse detail
数据明细详情，去除空值，脏数据，超过极限范围的
明细解析
具体表
DWS(宽表-用户行为，轻度聚合) data warehouseservice ----->有多少个宽表？多少个字段
服务层--留存-转化-GMV-复购率-日活
点赞、评论、收藏;
轻度聚合对DWD
ADS(APP/DAL/DF)-出报表结果 Application Data Store
做分析处理同步到RDS数据库里边

Q:维度表和事实表分别是什么？举些例子？
A:简单解释：
事实表就是交易表。
维度表就是基础表。
二者的区别：
维度表的冗余很大，主要是因为维度一般不大(相对于事实表来说的)，而维度表的冗余可以使事实表节省很多空间。
事实表一般都很大，如果以普通方式查询的话，得到结果一般发的时间都不是我们可以接受的。所以它一般要进行一些特殊处理。如SQL Server 2005就会对事实表进行如预生成处理等。
事实表一般是没有主键的，数据的质量完全由业务系统来把握。
SQL相关 distributeby 、sort by 、cluster by 、order by 区别？
1). order by 只有一个reduce负责对所有的数据进行排序，若大数据量，则需要较长的时间。建议在小的数据集中使用order by 进行排序。
2). order by 可以通过设置hive.mapred.mode参数控制执行方式，若选择strict，则order by 则需要指定limit（若有分区还有指定哪个分区）；若为nostrict，则与关系型数据库差不多。
3). sort by 基本上不受hive.mapred.mode影响，可以通过mapred.reduce.task 指定reduce个数，查询后的数据被分发到相关的reduce中。
4). sort by 的数据在进入reduce前就完成排序，如果要使用sort by 是行排序，并且设置map.reduce.tasks>1,则sort by 才能保证每个reducer输出有序，不能保证全局数据有序。
5). distributeby 采集hash算法，在map端将查询的结果中hash值相同的结果分发到对应的reduce文件中。
6). distributeby 可以使用length方法会根据string类型的长度划分到不同的reduce中，最终输出到不同的文件中。length 是内建函数，也可以指定其他的函数或这使用自定义函数。
7). cluster by 除了distribute by 的功能外，还会对该字段进行排序，但是排序只能是升序排序，不能指定排序规则为ASC或者DESC，所以cluster by = distribute by +sort by 。

请简述以下sql 的执行顺序是什么？

select
catid,
count(orderid) as sales
from t_tab
where catid <> "c666"
group bycatid
having count(orderid) > 10
order by count(orderid) desc
limit 100

答：
from -> where -> group by ->having -> select -> order by -> limit

问：（1）两条语句的执行结果是否一样？为什么？
（2）假设，数据量很大的情况下，您会选择哪种语句执行？也可以自行开发

--sql 语句 1
select
t1.id,t1.xxx,t2.xxx
from t1 left join t2
on t1.id = t2.id and t1.id < 10

--sql 语句 2
select
t1.id,t1.xxx,t2.xxx
from t1 left join t2
on t1.id = t2.id
where t1.id < 10

答：1）由于left join,right join,full join的特殊性，不管on上的条件是否为真都会返回left或right表中的记录，full则具有left和right的特性的并集。
sql 语句 1中采用的是left join,所以 on 里的 t1.id <10对左表 t1 不起作用，结果还是会返回t1 表的所有数据
sql 2 则是先通过 on 上的条件，将两表关联，在最终关联好的表上，在进行过滤，所以只会返回t1.id < 10 的所有数据
2) 当数据量很大的情况下，基于上述情况我会选择 sql 2 ，但是性能不高,可以采用以下查询
select
tmp_t1.id,tmp_t1.xxx,t2.xxx
from
(
select * from t1 where t1.id < 10
) tmp_t1 left join t2
on tmp_t1.id = t2.id
count(distinct user_id) 和 group by user_id 之后求 count两者有什么区别？
首先要清楚，count(distinct) 的原理机制，首先他是将数据通过map端发往一个reduce，之后reduce接收到数据之后，会将数据放入到 hashset中去重，之后cleanUp() 方法，在执行最后的逻辑，比如:计算hashset的size等。
这里就出现了一些问题，
1）数据都发往一个reduce会造成数据倾斜，
2）程序从分布式变成单机程序，影响效率
3）程序执行过程中，只产生一个job
但也不是绝对的，当数据量很小的时候，此时我们并不需要采分布式执行，一个job运行足矣，但是，当数据量比较大的时候，这时count(distinct) 就暴露除了大大的弊端，所以，此时，不应该采用此法来实现去重
group() bycount()当数据量比较大的时候，采用此法，先分组，这时已经在map端实现了去重机制，之后数据发往reduce 数据量已经变得很小了，并且此法涉及到shuffle ，所以reduce的压力不会集中在某个上，并且会产生多个job。
1.1 group() bycount()一定比count(distinct) 性能要好吗？
不一定，当数据量比较大的时候采用group() bycount() 会比count(distinct) 要好，但是在数据量比较小的时候，一个job就可以处理，没必要用两个job，也没必要shuffle，所以调优看情况而定。