清晰地介紹自己的項目：數據量、集羣大小、輸入、輸出、功能；
kafka的介紹；
short i=1; i = i+1;有什麼問題；short i=1; i += 1;有什麼問題；類型轉換，具體編譯實現；
java finalize方法，什麼作用；
是否使用過框架，入Spring、Structs等；
大數據平臺的生態圈，瞭解；
設計一個網站全流量鏡像的安全分析平臺，從架構、算法、平臺等方面考慮：
- 注意擴展性、應對流量峯值、系統本身安全；
- 可靠性、穩定性，是否容忍丟消息；
- 架構：實時處理、離線處理、使用開源的框架，
- 算法：機器學習、DPI；
- 接入流量的格式，進行預處理
設計一個日誌分析系統：
- 日誌採集多源、格式等，所以使用類似於flume的；
- 使用消息隊列進行緩衝、解耦；離線分析：
- 存分佈式文件系統，數據庫容錯性、存儲能力、檢索速度等不足，之後Hive查詢；
- 在線分析：Storm、Spark、MapReduce、展示；
- 系統的維護：Zookeeper、Cloudra；
執行一個任務，java線程是不是創建的越多越好？不是，有創建和銷燬的開銷，夠用即可，線程池的原理；
DNS欺騙包的識別：找特徵；
DNS的字段及含義；