hive
1：hive是怎麼產生的？
2：hive的框架是怎麼樣的？
3：hive 執行流程是什麼？
4：hive sql是如何把sql語句一步一步到最後執行的？
5：hive sql任務常用參數調優做過什麼？
spark
6：spark 是怎麼產生的？
7：spark 框架是怎麼樣的？
8: spark的DAG是什麼？
9：spark中的app，job,stage,task是什麼？有什麼好處？
10：spark的RDD是什麼？與dataframe有什麼區別？
11：spark 執行流程是什麼？
12：spark sql是如何把sql語句一步一步到最後執行的？
13：spark 與mapreduce的區別是什麼？
14： spark的反壓原理是什麼？主動還是被動？
flink
14：flink是怎麼產生的？
15：flink的框架是怎麼樣的？
16：flink 的內存模型說一說？
17：flink的cp ,sp說一說原理，有什麼區別？你們是怎麼設置cp的相關參數？
18：flink的四個圖是什麼？分別都是什麼環節對應什麼圖？
19：flink反壓機制，你是如何理解的？你是如何定位、並有什麼方案解決？與spark的反壓有什麼區別？
20：flink的barrier對齊和非對齊是怎麼理解的？
21：flink的精準一次和至少一次是怎麼理解的？
22：flink任務消費或者寫入kafka時，並行度不一致有什麼問題？
23：flink如何保證數據一致性？
24：flink對於kafka新增分區時，消費有什麼問題嗎？
25：flink消費kafka的offset是怎麼維護的？自動提交？
26：flink任務如何設置TM，JM的並行度？
27：flink任務做過什麼調優？
28：flink任務大狀態時做過什麼優化？
29：你們用flink做過實時數倉嗎？你們的上下游的環境都是什麼？全鏈路時效是多少？