互联网/IT行业面试题 · 技术原理 · tech:apache-spark
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共 47588 道真题 · 当前筛选命中 92 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术原理 · tech:apache-spark
考察点
技术栈
第 61 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 62 题大数据开发是以Java为主吗？ 考察对大数据开发技术栈的理解及语言生态认知第 63 题Hive和Spark有什么区别？ 考察对计算引擎与执行模型差异的理解第 64 题自定义 UDF 怎么实现?比如在 Hive 或Spark 里,具体步骤是啥,有没有踩过坑 考察对 Hive/Spark 自定义 UDF 开发流程、生命周期和踩坑点的理解第 65 题请介绍 Spark 中常用的算子，并说明它们的作用。 考察对 Spark 核心算子的理解与应用第 66 题请说明Spark是如何处理小文件问题的？ 考察对Spark小文件问题的成因、影响及常见处理策略的理解第 67 题Hive和Spark分别是什么？它们的主要用途和区别是什么？ 考察对Hive和Spark基本概念、应用场景及差异的理解第 68 题请描述Spark的Shuffle过程及其内部实现机制。 考察对Spark核心执行阶段的理解与细节把控第 69 题Spark 提交任务时，Client 模式和集群模式有什么区别？例如 Driver 运行位置、日志查看方式和适用场景。 考察对 Spark 部署模式的理解及实际运维能力第 70 题Spark和Flink有什么区别？ 考察对两种主流大数据计算引擎的理解与选型判断第 71 题Spark的数据倾斜体现在哪些方面，以及如何解决？ 考察对Spark数据倾斜的识别能力和实际调优手段第 72 题Spark参数调优做了些什么？ 考察对Spark核心参数的理解和实际调优经验第 73 题MapReduce与Spark的区别是什么？ 考察候选人是否理解两种大数据计算框架的架构差异、适用场景与性能特点第 74 题请谈谈你对大数据生态中Spark和Hadoop的了解，以及它们各自的作用和关系。 考察大数据基础认知、技术选型与生态理解第 75 题请谈谈你对大数据技术的了解，包括你熟悉的大数据生态组件和它们在典型数据处理流程中的作用。 考察大数据基础知识、技术广度和对生态体系的理解第 76 题Spark中的本地性级别有哪些？它们对任务调度和性能有什么影响？ 考察对Spark任务调度中数据本地性概念及其性能影响的理解第 77 题能否描述一下Spark的执行原理和提交过程？ 考察对Spark作业提交流程、执行模型及资源调度机制的理解第 78 题请介绍你使用 Spark 的经验，包括你处理过的典型数据处理任务以及你如何优化作业性能。 考察候选人 Spark 实际使用经验、问题拆解与性能优化能力第 79 题请介绍 Spark 3.0 引入的重要新特性，并说明它们对实际应用的影响。 考察对 Spark 版本演进的了解及特性应用能力第 80 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