我是大数据欧老师，曾在互联网某大厂任大数据负责人，从业大数据领域近 10 年，全网粉丝 5000+，从很多候选人的面试和咨询中复盘了大数据工程师的面试全流程，如果你有求职大数据工程师的计划，欢迎找我聊一聊！
1.RDD 的概念？RDD 的常见算子？2.Spark 和其他框架的比较？和 Hadoop 的比较？Spark Streaming 和 Flink 的比较？3.Client 提交 vs Cluster 提交模式的区别？4.RDD 持久化等级和含义？5.广播变量实现原理？6.Accumulator 累加器的实现原理？7.repartition vs coalesce ？8.RDD 的宽窄依赖？9.Shuffle 分类和原理？10.Spark 的内存模型？Execution Mem vs Storage Mem? 如果 Mem 不足怎么处理？
1.内存如何调优？2.序列化对性能的影响？场景？例子？3.并行度调优，如何合理设置并行度？4.数据 Locality？存算一体和存算分离的好处？5.Spark Shuffle 的常见优化手段？6.数据倾斜场景和常见优化手段？
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