一、数据结构与算法
1.二叉树前序、中序、后续遍历方式（递归以及非递归）
2.二叉树的深度以及广度遍历方式
3.二叉树遍历情况中所有连续节点的最大的值
4.求数组所有可能的子数组
5.给定一个数，求一个有序数组的两个数的和满足这个数（可以拓展一下变成两个无序的数组）
6.求一个数组的第二大值
7.大文件（不能加载进内存）的排序问题
8.快速排序、归并排序、冒泡排序、选择排序（复杂度分别是多少）
9.hash、HashMap、索引(b tree/ b+ tree) 时间复杂度？
hash表时间复杂度为O(1)
HashMap在最理想的情况下，时间复杂度为O(1)(此情况下，hash表没有数据冲突)，
否则时间复杂度为O(n)(此情况下，主要是查询链表用时)
二叉查找树查询的时间复杂度是O(logN)
二、Java基础
1.string、stringbulider、stringbuffer的区别
2.ArrayList、LinkedList、Vector区别
3.Class.forName和classloader的区别
Java中Class.forName和classloader都可以用来对类进行加载。
Class.forName除了将类的.class文件加载到jvm中之外，还会对类进行解释，执行类中的static块。
而classloader只将.class文件加载到jvm中，不会执行static中的内容，只有在newInstance才会去执行static块。
4.Java设计模式
23种设计模式。
设计模式（Design pattern）：是针对设计问题的通用解决方案。
使用设计模式：可以把它应用到特定的应用中，用于解决相似的问题。
使用设计模式是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性。
5.mysql索引的好处以及对应的数据结构
创建索引可以大大提高系统的性能，优点:
第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。
mysql索引的数据结构是B+树
6.CocurrentHashMap底层结构
CocurrentHashMap是由Segment数组和HashEntry数组组成。Segment是重入锁(ReentrantLock),作为一个数据段竞争锁，每个HashEntry一个链表结构的元素，我花了一个月整理了一份最适合2018年学习的大数据学习干货，从最基础的大数据集群搭建，大搜数据组件和项目实战，加群QQ群：834325294 注明简书既可免费获取。
利用Hash算法得到索引确定归属的数据段，也就是对应到在修改时需要竞争获取的锁。
锁分段技术就是对数据集进行分段，每段竞争一把锁，不同数据段的数据不存在锁竞争，从而有效提高 高并发访问效率。
CocurrentHashMap在get方法是无需加锁的，因为用到的共享变量都采用volatile关键字修饰，巴证共享变量在线程之间的可见性(每次读取都先同步缓存和内存，直接从内存中获取值，
虽然不是原子操作，但根据JAVA内存模型的happen before原则，对volatile字段的写入操作先于读操作，
能够保证不会脏读),volatile为了让变量提供线程之间的内存可见性，会禁止程序执行结果的重排序（导致缓存优化的效果降低）
7.ThreadLocal底层结构
8.HashMap底层结构
9.Java解决Hash冲突的四种方式
10.JVM的具体细节（内存结构、GC算法、GC工具、引用方式等）
三、大数据框架
1.hadoop
HDFS、Yarn、MapReduce原理以及执行过程，特别是MapReduce最好能结合源码说一些
2.Flume+Kafka一个实时流采集框架
熟悉flume的工作流程，source、channel、sink、拦截器、以及自定义source、自定义sink、自定义拦截器
熟悉kafka的主要组件（broker节点、副本、partition）、kafka工作原理（kaffka生产消费模型）、kafka跟其他MQ
对比的一个情况、kafka怎么保证三种消费状态（at most once、at least once、at exactlt once）
结合kafka具体可能出现的网络瓶颈、zookeeper的GC情况
3.storm
storm具体结构（spout + bolt）、storm调优具体方式、storm的如何保证高可靠、ack确认机制、storm的雪崩解决办法、
strom计算pv、uv 、dv的具体方式（最好别采用set的方式）
我花了一个月整理了一份最适合2018年学习的大数据学习干货，从最基础的大数据集群搭建，大搜数据组件和项目实战，加群QQ群：834325294 注明简书既可免费获取。
4.Hbase
hbase具体架构，（架构图），hbase读写过程（着重强调bulkload）、hbase的表以及rowkey设计（预防热点问题）、hbase热点
问题带来的危害
5.redis
redis使用方式、redis数据结构类型、redis的bitmap结构、redis持久化、redis的淘汰机制、redis的缓存击穿
6.spark
spark提交一个任务的执行过程（job划分、stage划分、task生成、资源调度、shuffle详细过程等）、spark core的一些经典编程（
spark core的二次排序，spark core的分组求top N）、spark 的优化、spark sql的堆外内存溢出情况、spark的优化（大概七八个）
四、项目具体问题
1.集群资源情况
2.数据量
3.具体项目（以及具体项目遇到的问题，解决方案）
五、其他
1.rpc框架通信协议
2.谈自己对一些具体问题的看法（包括产品设计、分析）
---------------------
作者：安静的技术控
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/a2011480169/article/details/84890074
版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！
网友评论