java常见面试题？
一、java常见面试题？
Java 最常见的 208 道面试题：第一模块答案
Java 最常见的 208 道面试题：第二模块答案
Java 最常见的 208 道面试题：第三模块答案
Java 最常见的 208 道面试题：第四模块和第五模块答案
Java 最常见的 208 道面试题：第六模块答案
Java 最常见的 208 道面试题：第七模块答案
Java 最常见的 208 道面试题：第八模块答案
Java 最常见的 208 道面试题：第九模块和第十模块答案
Java 最常见的 208 道面试题：第十一模块答案
Java 最常见的 208 道面试题：第十二模块答案
Java 最常见的 208 道面试题：第十三模块答案
Java 最常见的 208 道面试题：第十四模块答案
Java 最常见的 208 道面试题：第十五模块答案
Java 最常见的 208 道面试题：第十六模块答案
Java 最常见的 208 道面试题：第十七模块答案
Java 最常见的 208 道面试题：第十八模块答案
Java 最常见的 208 道面试题：第十九模块答案
二、京东运营常见面试题？
京东运营最常见的面试题主要就是问你一些运营的相关基础知识，也就是运营的一些管理方面的经验，再有就是问你遇到一些紧急的情况，你打算怎么处理？应该如何解决一些突发的事情。同时还要问清楚你对运营如何改进措施的一些相应的观点和看法以及有什么具体的措施。
三、360大数据面试题
360大数据面试题是数据行业中一个备受关注的话题，无论是求职者还是招聘方，都十分重视这个方面。在今天的数据驱动时代，数据分析和处理能力成为了企业竞争的关键因素之一。因此，准备充分并熟悉常见的数据相关面试题是非常必要的。
大数据面试题分类
在准备大数据面试题的过程中，首先需要了解各种不同类型的问题，以便有针对性地准备相应的内容。大数据面试题通常可以分为数据处理、数据分析、数据可视化以及机器学习等方面的问题。
数据处理问题
- 1. 数据清洗的步骤有哪些？为什么数据清洗在数据分析中至关重要？
- 2. 请解释一下什么是数据去重，以及在去重过程中可能会遇到的挑战。
- 3. 什么是数据归一化？为什么在数据处理过程中常常需要对数据进行归一化？
数据分析问题
- 1. 请解释一下什么是数据聚合，数据聚合的常用方法有哪些？
- 2. 请说明什么是数据探索性分析（EDA），以及在实际工作中如何进行数据探索性分析？
- 3. 请列举一些常用的数据分析工具及其优缺点。
数据可视化问题
- 1. 为什么数据可视化在数据分析中扮演着重要角色？举例说明一个数据可视化设计良好的案例。
- 2. 请讲解一下数据可视化中常用的图表类型及其适用场景。
- 3. 请描述一下仪表盘设计中需要考虑的要素和技巧。
机器学习问题
- 1. 什么是监督学习和无监督学习？请分别举例说明。
- 2. 请解释一下什么是过拟合和欠拟合，以及如何在机器学习模型中解决这两个问题。
- 3. 请描述一下决策树算法的原理及其应用。
如何准备360大数据面试题
要准备好360大数据面试题，首先需要对数据基础知识有深入的了解，包括数据处理、统计学基础、机器学习等方面的知识。其次，需要通过实际练习，例如完成一些数据处理和分析的项目，加深对知识的理解和应用。另外，关注数据行业的热点话题，了解最新的发展动态也是非常重要的。
另外，多参加一些数据相关的培训课程和学习活动，不断提升自己的数据技能和能力。在准备面试的过程中，可以通过模拟面试来提高对问题的回答能力和自信心。
结语
360大数据面试题涉及到的知识面广泛且深入，需要求职者花费大量时间和精力进行准备。通过系统的准备和持续的努力，相信每位求职者都能在面试中表现出色，达到自己的求职目标。
四、数据仓库面试题？
以下是一些数据仓库面试题：
1. 什么是数据仓库？
2. 数据仓库的作用是什么？
3. 数据仓库和数据库的区别是什么？
4. 数据仓库的架构是什么？
5. 如何进行数据仓库的建模？
6. 如何进行数据仓库的 ETL 流程？
7. 如何进行数据仓库的性能优化？
8. 如何进行数据仓库的备份和恢复？
9. 如何进行数据仓库的安全管理？
10. 如何进行数据仓库的监控和优化？
以上是一些常见的数据仓库面试题，你可以根据自己的经验和知识进行回答。
五、dubbo和zookeeper常见面试题？
1.Dubbo的工作流程是什么？
答：Dubbo的工作流程包括：provider向注册中心去注册自己为一个服务，consumer去注册中心订阅服务，注册中心会通知consumer注册好的服务，consumer会将provider的地址等信息拉取到本地缓存，consumer去调用provider，consumer和provider都异步的通知监控中心。
2.Dubbo的通信原理是什么？
答：Dubbo底层使用hessian2进行二进制序列化进行远程调用，Dubbo底层使用Netty框架进行异步通信。
3.Dubbo负载均衡策略有哪些？
答：Dubbo负载均衡策略包括：random loadbalance、roundrobin loadbalance、leastactive loadbalance、consistanthash loadbalance等。
4.ZooKeeper是什么？有什么作用？
答：ZooKeeper是一个分布式协调服务，可以用于分布式应用程序的协调和管理。它提供了一个分布式的、开放的、可靠的数据存储，用于存储和管理分布式应用程序的配置信息、命名服务、状态信息等。
5.ZooKeeper的特点是什么？
答：ZooKeeper的特点包括：高可用性、高性能、数据一致性、顺序访问、可靠性、容错性等。
6.ZooKeeper的工作原理是什么？
答：ZooKeeper的工作原理是基于ZAB协议，它将数据存储在内存中，并将数据同步到所有的ZooKeeper服务器上，保证数据的一致性。ZooKeeper使用了一种基于观察者模式的机制，当数据发生变化时，会通知所有的观察者。
7.ZooKeeper的节点类型有哪些？
答：ZooKeeper的节点类型包括：持久节点、临时节点、持久顺序节点、临时顺序节点。
8.ZooKeeper如何保证数据的一致性？
答：ZooKeeper使用了ZAB协议来保证数据的一致性，它将数据存储在内存中，并将数据同步到所有的ZooKeeper服务器上，保证数据的一致性。
六、redis常见的八道面试题？
以下是 Redis 常见的八道面试题：
Redis 支持的数据结构有哪些？
Redis 是如何实现持久化的？
Redis 如何实现分布式锁？
Redis 如何处理并发请求？
Redis 的过期键的删除策略是什么？
Redis 的主从同步原理是什么？
Redis 如何实现高可用？
Redis 的内存淘汰策略有哪些？
这些问题涵盖了 Redis 的基本概念、原理、应用和优化等方面，是 Redis 面试中经常出现的问题。
七、数据库常见面试题及答案解析
1. 数据库的ACID是什么含义？
ACID是数据库事务的四个特性：
- 原子性（Atomicity）：事务是一个不可分割的工作单位，要么全部执行成功，要么全部失败。
- 一致性（Consistency）：事务在执行之前和之后，数据库的完整性约束没有被破坏。
- 隔离性（Isolation）：并发执行的事务之间是相互隔离的，不会互相影响。
- 持久性（Durability）：事务提交后，对数据库的修改会被永久保存下来，即使系统发生故障也不会丢失。
2. 请简要解释什么是数据库的索引？
数据库索引是一种数据结构，用于加快查询操作的速度。它存储在磁盘上，并提供了一种快速查找记录的方式。
3. 聚簇索引和非聚簇索引有何区别？
聚簇索引是按照数据的物理顺序对表中的记录进行排序的索引，一个表只能有一个聚簇索引。而非聚簇索引则指向实际存储了数据的索引，一个表可以有多个非聚簇索引。
4. 数据库的三范式是什么？
数据库三范式指的是数据库设计时需要满足的规范：
- 第一范式：每个字段都是原子性的，不可再分。
- 第二范式：满足第一范式的前提下，非主键字段必须完全依赖于主键。
- 第三范式：满足第二范式的前提下，非主键字段之间不能有传递依赖关系。
5. 数据库的视图是什么？有什么作用？
数据库的视图是一个虚拟表，是基于实际表的查询结果。它可以简化复杂查询，保护数据安全，隐藏数据细节，提供数据的逻辑独立性。
6. 请简要介绍数据库的事务，并说明事务的特性。
数据库的事务是一系列数据库操作的集合，要么全部执行成功，要么全部回滚。事务具有四个特性（ACID）：原子性、一致性、隔离性和持久性。
7. 什么是数据库的触发器？如何使用？
数据库的触发器是与表相关联的一段代码，当表中发生特定事件时自动触发执行。可以在插入、更新或删除记录时使用触发器来执行一些特定的操作。
8. 数据库的范式化和反范式化有何区别？
数据库的范式化是根据数据库范式的要求对数据进行拆分和规范化，以减少数据冗余和提高数据的一致性。而反范式化则是为了提高查询性能而对数据进行冗余化处理，牺牲了一部分数据的一致性。
9. 数据库的优化方法有哪些？
数据库的优化方法包括合理设计数据库结构、选择合适的索引、优化查询语句、合理设置数据库参数、分表分库、使用缓存等。
10. 数据库的锁机制是什么？有哪些类型的锁？
数据库的锁机制是用来控制并发访问的，保证事务的隔离性。常见的锁类型包括共享锁（读锁）、排它锁（写锁）、意向锁和行级锁等。
11. 数据库的备份与恢复方法有哪些？
数据库的备份与恢复方法包括物理备份（全量备份和增量备份）和逻辑备份（导出和导入数据）。可以使用数据库管理工具或命令来执行备份和恢复操作。
八、工程成本管理岗位常见面试题？
1、认为成本管理是什么？
2、成本管理的职能是什么，基本工作内容是什么？
3、成本控制的意义是什么？
4、成本与工期，质量有矛盾，你将如何解决？提供方案？
5、当设计图纸内容简易，工程急于招标，你将如何处理？
6、当你发现现场施工，与招标设计图不符，你将如何处理？
九、铁路单位常见面试题目有哪些？
谢邀。
看你面试的岗位，如果是统一面试（所有岗位都一套题）的话就会简单点，专业性问题不多。
举两个栗子：
1.因为火车晚点，候车大厅部分旅客产生了抵触情绪，你作为工作人员该怎么办？
2.本来你是调休的，但是你的同事老张家里有急事，需要你来顶班，你会怎么做？
这两题参照的是某市铁路局公招的面试题，比较简单，题主可以意会意会。专业的问题就具体问题具体分析了……
面试技巧要说的话有很多，但是很多考生一上考场就都忘了，干货我就不送了，只需要记住一条原则：提问者向考察的是考生解决问题的能力，你能把问题解决到位是必须的，你能用别人想不到的方法解决问题就是你的加分项了。所以面试时不必说太多场面话，多说点实际的比什么都好使。
十、高级大数据运维面试题？
以下是一些大数据运维面试题及其答案：
1. 问题：Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的特点是什么？
答案：HDFS 具有以下特点：
- 分布式：数据存储在多台服务器上，实现数据的分布式存储和处理。
- 高度可靠性：采用冗余数据存储和数据完整性检查，确保数据的可靠存储。
- 数据一致性：通过客户端缓存和数据完整性检查，确保数据的一致性。
- 容量大：可扩展到 PB 级别的数据存储。
- 快速读写：采用流式读写方式，支持快速读取和写入数据。
- 自动压缩：对数据进行自动压缩，降低存储空间需求。
2. 问题：MapReduce 编程模型有哪些优点和缺点？
答案：
优点：
- 分布式处理：MapReduce 可以在多台服务器上并行处理大量数据，提高计算效率。
- 易于扩展：MapReduce 具有良好的可扩展性，可以随着数据量和计算资源的增加而扩展。
- 容错性：MapReduce 具有良好的容错性，遇到故障时可以重新分配任务并重新执行。
缺点：
- 编程模型简单，但学习成本较高。
- 适用于批量计算，对实时性要求较高的场景不适用。
- 资源消耗较大：MapReduce 运行时需要大量的内存和计算资源。
3. 问题：如何解决 Hive 查询中的数据倾斜问题？
答案：
倾斜原因：
- key 分布不均匀：导致数据在 reduce 节点上的分布不均。
- 业务数据本身的特点：某些业务数据可能存在倾斜的特性。
- 建表时考虑不周：表结构设计不合理，导致数据倾斜。
- 某些 SQL 语句本身就有数据倾斜：如筛选条件包含某些特定值，导致数据倾斜。
解决方法：
- 均衡数据分布：在建表时，可以采用分桶表、分区表等设计，使数据在各个 reduce 节点上分布更均匀。
- 使用随机前缀：对于 key 为空产生的数据倾斜，可以给空值赋予随机前缀，使数据在 reduce 节点上的分布更加均匀。
- 调整查询策略：优化 SQL 语句，避免使用可能导致数据倾斜的筛选条件。
- 使用聚合函数：在 Hive 查询中，可以使用聚合函数（如 GROUP BY）来减少数据倾斜的影响。
4. 问题：Kafka 的核心组件有哪些？
答案：
- 生产者（Producer）：负责将消息发送到 Kafka。
- 消费者（Consumer）：负责从 Kafka 消费消息。
- broker：Kafka 集群中的服务器节点，负责存储和转发消息。
- 主题（Topic）：消息的分类，生产者和消费者通过指定主题进行消息的发送和接收。
- 分区（Partition）：主题下的一个子集，用于实现消息的分布式存储和处理。
5. 问题：如何部署一个多节点 Kafka 集群？
答案：
1. 部署 Zookeeper：首先在一台服务器上部署 Zookeeper，用于集群的协调和管理。
2. 部署 Kafka：在多台服务器上部署 Kafka，配置相同的 Zookeeper 地址。
3. 配置 Kafka：在每个 Kafka 实例的配置文件中，设置参数如 bootstrap.servers、key.serializer、value.serializer 等，使其指向对应的 Zookeeper 地址和其他 Kafka 实例。
4. 启动 Kafka：在各个 Kafka 实例上启动 Kafka 服务。
5. 验证集群：通过生产者和消费者进行消息的发送和接收，验证 Kafka 集群是否正常工作。
这些问题涵盖了大数据运维的基本知识和技能，面试时可以作为参考。在实际面试中，根据求职公司和岗位的需求，还需要准备其他相关问题。祝您面试顺利！