大数据开发面试项目经验

在大数据开发面试中，项目经验是一个非常重要的部分。以下是一些可能会在大数据开发面试中问到的问题和技巧：

项目介绍

项目特点：描述项目中的数据特点，如字段数量、数据量、数据类型等，以及项目的输出和数据类型要求。

项目流程：详细说明项目的处理流程，包括数据从输入到输出的每一步操作。

数据库和索引

索引类型：介绍使用的索引类型，如聚集索引、覆盖索引、组合索引等，并解释其工作原理。

索引优化：讨论如何通过索引优化查询性能，例如最左匹配原则。

数据库锁和并发

锁机制：解释传统关系型数据库中的锁机制，如行锁、表锁、读锁、写锁等。

乐观锁和悲观锁：讨论乐观锁和悲观锁的原理及其适用场景。

大数据处理框架

Hadoop：介绍Hadoop的MapReduce运行过程、shuffle过程、集群搭建、优化方法等。

Hive：比较Hive与关系型数据库的差异，包括数据存储位置、数据更新、执行延迟等。