【大數(shù)據(jù)技術(shù)與架構(gòu)】2021年大數(shù)據(jù)面試進(jìn)階系列系統(tǒng)總結(jié)

匯總部分

• 劍譜總綱 | 大數(shù)據(jù)方向?qū)W習(xí)面試知識(shí)圖譜

• 一線互聯(lián)網(wǎng)公司面試進(jìn)階全攻略

• 【大數(shù)據(jù)成神之路】第一版更新完畢

• 關(guān)于技術(shù)面試的一點(diǎn)點(diǎn)體會(huì)

• 早點(diǎn)建立自己的知識(shí)體系

專題部分

Hadoop系列

• 最新Hive/Hadoop高頻面試點(diǎn)小集合

• Hadoop所支持的幾種壓縮格式

• 【大數(shù)據(jù)面試之對(duì)線面試官】MapReduce/HDFS/YARN面試題70連擊

• HDFS的SecondaryNameNode作用，你別答錯(cuò)了

• Yarn 使用 Cgroup 實(shí)現(xiàn)任務(wù)資源限制

• 查看YARN任務(wù)日志的幾種方式

• 最新Hive/Hadoop高頻面試點(diǎn)小集合

• 大數(shù)據(jù)嗶嗶集20210106 - Hadoop3.0有哪些新特性

Hive

• Hive性能調(diào)優(yōu) | 數(shù)據(jù)傾斜

• 面試必備技能-HiveSQL優(yōu)化

• Hive常用參數(shù)調(diào)優(yōu)十二板斧

Hbase

• 面試必考點(diǎn):HBase Compaction機(jī)制

• Hbase性能優(yōu)化百科全書(shū)

ES等

• 觸類旁通Elasticsearch之吊打同行系列：原理篇

• 觸類旁通Elasticsearch之吊打同行系列：操作篇

• 觸類旁通Elasticsearch之吊打同行系列：搜索篇

Kafka/消息隊(duì)列

• 面試知識(shí)點(diǎn) | Kafka的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與索引設(shè)計(jì)

• Kafka面試題系列(基礎(chǔ)篇)

• Kafka面試題系列(進(jìn)階篇)

• Kafka面試題系列(進(jìn)階篇2)

• 關(guān)于MQ面試的幾件小事 | 消息隊(duì)列的用途、優(yōu)缺點(diǎn)、技術(shù)選型

• 關(guān)于MQ面試的幾件小事 | 如何保證消息不丟失

• 關(guān)于MQ面試的幾件小事 | 如何保證消息按順序執(zhí)行

• 一道真實(shí)的阿里面試題 | 如何保證消息隊(duì)列的高可用

• 你可能需要知道的Kafka面試題與部分答案整理

• 消息隊(duì)列面面觀

• Kafka三種可視化監(jiān)控管理工具M(jìn)onitor/Manager/Eagle

• Kafka體系架構(gòu)詳細(xì)分解

• Kafka筆記—可靠性、冪等性和事務(wù)

• Kafka體系架構(gòu)詳細(xì)分解

• Kafka面試題系列(進(jìn)階篇)

• Kafka面試題系列(基礎(chǔ)篇)

• 面試知識(shí)點(diǎn) | Kafka的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與索引設(shè)計(jì)

• 斗轉(zhuǎn)星移 | 三萬(wàn)字總結(jié)Kafka各個(gè)版本差異

Spark

• 面試必知的 Spark SQL 幾種 Join 實(shí)現(xiàn)

• 面試注意點(diǎn) | Spark&Flink的區(qū)別拾遺

• Spark如何協(xié)調(diào)來(lái)完成整個(gè)Job的運(yùn)行詳解

• 獨(dú)孤九劍-Spark面試80連擊(上) https://blog.csdn.net/u013411339/article/details/100179471

• 獨(dú)孤九劍-Spark面試80連擊(下)https://blog.csdn.net/u013411339/article/details/100179469

• Spark的Cache和Checkpoint區(qū)別和聯(lián)系拾遺

• Spark Job 邏輯執(zhí)行圖和數(shù)據(jù)依賴解析

• Spark Job 物理執(zhí)行圖詳解

• Spark Shuffle過(guò)程詳解

Flink

• 【大數(shù)據(jù)面試題】Flink企業(yè)級(jí)面試題60連擊

• 全網(wǎng)第一 | Flink學(xué)習(xí)面試靈魂40問(wèn)答案

• 面試別人說(shuō)他熟悉Flink，我問(wèn)了他Flink如何實(shí)現(xiàn)exactly-once語(yǔ)義

• 閱讀源碼｜Spark 與 Flink 的 RPC 實(shí)現(xiàn)

• Flink性能調(diào)優(yōu)小小總結(jié)

• 生產(chǎn)上的坑才是真的坑 | 盤(pán)一盤(pán)Flink那些經(jīng)典線上問(wèn)題

• 我們?cè)趯W(xué)習(xí)Flink的時(shí)候，到底在學(xué)習(xí)什么？

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/數(shù)據(jù)湖

• 數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)架構(gòu)選型

• 數(shù)據(jù)湖架構(gòu)、戰(zhàn)略和分析的8大錯(cuò)誤認(rèn)知

• 數(shù)據(jù)湖在大數(shù)據(jù)典型場(chǎng)景下應(yīng)用調(diào)研個(gè)人筆記

• 數(shù)據(jù)湖VS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？湖倉(cāng)一體了解一下

后端相關(guān)

• 三萬(wàn)六千字通關(guān)MySQL面試

• 分析和定位線上作業(yè) OOM 問(wèn)題利器-MAT

• 淺談ZooKeeper中Kafka相關(guān)信息的存儲(chǔ)

• JVM架構(gòu)體系與GC命令小總結(jié)

• 深入理解CAP理論和適用場(chǎng)景

• ZooKeeper需要關(guān)注的點(diǎn)

• MySQL中InnoDB及索引深入剖析

• MySql的Binlog日志工具分析：Canal、Maxwell、Databus、DTS

• 一致性協(xié)議算法-2PC、3PC、Paxos、Raft、ZAB、NWR超詳細(xì)解析

• MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)性能優(yōu)化史詩(shī)級(jí)大總結(jié)

不便分類的其他

• 十道海量數(shù)據(jù)處理面試題

• 這個(gè)面試問(wèn)題很難么 | 如何處理大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)傾斜

• 面試系列：十個(gè)海量數(shù)據(jù)處理方法大總

• 我們常說(shuō)的海量小文件的根源是什么？

• 28道關(guān)于ZooKeeper的面試題

• 【數(shù)據(jù)白皮書(shū)重磅分享】推薦|埋點(diǎn)|用研|標(biāo)簽

• 1萬(wàn)2千字長(zhǎng)文助力春招 | Netty面試篇

• Filter(過(guò)濾)|Project(映射)|Pushdowns(謂詞下推)

• 代達(dá)羅斯之殤-大數(shù)據(jù)領(lǐng)域小文件問(wèn)題解決攻略

面試綜合系列

• 【對(duì)線面試官】阿里面試經(jīng)歷，有些人走一步看一步就掛了

• 關(guān)于技術(shù)面試的一點(diǎn)點(diǎn)體會(huì)

• 助力秋招-獨(dú)孤九劍破劍式 | 10家企業(yè)面試真題

• 如果你在準(zhǔn)備面試，好好看看這130道題

簡(jiǎn)歷系列

• 一份優(yōu)秀的簡(jiǎn)歷該長(zhǎng)成什么樣

• 你過(guò)來(lái)，我給你看個(gè)寶貝

每隔一段時(shí)間更新一次。

根據(jù)心情贊賞，一分也是愛(ài)。(比心)