一、计算机科学与技术面试有哪些问题
计算机专业面试的问题往往涉及计算机科学和计算机工程的基础知识和应用技术。以下是一些可能会在计算机专业面试中被问到的问题：
基础知识：如数据结构、算法、计算机网络、操作系统、数据库等方面的基础知识。
编程能力：如算法实现、代码调试、代码重构、版本控制等方面的编程能力。
项目经验：如开发的项目、项目实现的功能、项目遇到的问题以及解决方法等方面的项目经验。
个人能力：如沟通能力、解决问题的能力、自我学习和提升的能力等方面的个人能力。
研究兴趣：如对计算机科学和计算机工程中的哪些方面感兴趣，对未来的发展有哪些规划等方面的问题。
二、面试常问的数据库问题及答案
以下是可能会在数据库相关的面试中问及的常见问题及答案：
1.什么是数据库？
数据库是一个存储和管理数据的电子系统。它可用于存储大量结构化、半结构化和非结构化的数据。
2.数据库的一些常见类型有哪些？
一些常见的数据库类型包括关系型数据库、非关系型数据库、面向对象数据库和次级存储数据库等。
3.什么是关系型数据库？
关系型数据库是指数据以表格形式结构化，使用SQL查询数据和管理表之间的关系。
4.SQL是什么？
SQL是StructuredQueryLanguage的缩写，是一种用于管理关系型数据库的标准语言。
5.什么是主键？
主键是用来标识表格中每一行数据的唯一标识符，目的是在表格中唯一标识每一行数据。
6.什么是外键？
外键是关系型数据库中的一种关键字，用于表示两个表格之间的关系。外键是一种将一个表中的列与另一个表中的列相关联的方法。
7.什么是索引？
索引是加速查询过程的一种方法。它可以在表格中建立一个根据一组值排序的数据结构，以加快特定查询的处理速度。
8.什么是事务？
事务是一组数据库操作，这些操作通常是作为一个单一的原子单元执行的。如果一个事务中的任何操作失败，整个事务都将回滚到初始状态。
9.数据库中的ACID属性是什么？
ACID是指事务的四个属性：原子性、一致性、隔离性和持久性。原子性指事务要么全部执行，要么全部撤回；一致性指事务必须始终使数据库保持一致状态；隔离性指可并发执行多个事务而不会互相影响；持久性指一旦事务提交，对数据库的改变应该是永久性地保存。
三、腾讯数据库面试流程
1.理解hadoop的分布式文件系统，掌握mapreduce原理
?2.熟悉storm流式计算框架
?3.熟悉spark基于内存计算框架、深入理解spark工作机制，掌握spark任务的执行流程
?4.掌握sparkSQL进行数据处理、查询、统计，掌握sparkRDD算子
?5.熟悉hive的工作原理，了解数据仓库建立，完成对数据抽取和分析
四、大专大数据面试常问问题
您好大数据面试常问问题有很多，以下是一些常见的问题：
MapReduce如何选择垃圾回收器？
如何配置hdfs集群？
如何搭建yarn集群？
hive的执行引擎是什么？
Tez底层，数据倾斜如何处理？
ReduceJoin和Mapjoin有什么区别？
MR的压缩是什么？
spark中repartition和coalesce的区别是什么？
spark四个byKey的区别是什么？
flume如何监听文件夹下的新文件？
flume如何保证数据不丢失？
spark算法如何判断DAG？
spark任务全流程是什么？
sparkshuffle是什么？
sparkRDD是什么？
100w条数据的全排序怎么做？
spark中的分区有哪几种？
spark水塘抽样算法是什么？
hdfs文件读写流程是什么？
hdfs启动流程是什么？
hadoop架构是什么？
Zookeeper的同步过程是什么？
Zookeeper的选举机制是什么？
kafka如何保证不丢数据？
spark节点通信问题是什么？
scala闭包以及函数柯里化是什么？
spark运行模式是什么？
spark和MR的主要区别是什么？
当Spark涉及到数据库的操作时，如何减少Spark运行中的数据库连接数？
RPC和HTTP的区别是什么？
常用端口号是什么？
kafka脑裂是什么？
kafka选举机制是什么？
spark数据倾斜排查是什么？
kafka为什么不在ZK存储offset？
kafka如何保证数据不丢失不重复？
kafka保证存储一致性是什么？
大数据中的设计模式是什么？
zk和kafka的关系是什么？
kafkaKraft模式是什么？
kafka分区分配以及再平衡有哪些方式？
非常感谢您的阅读！我们希望本文对于解决您关于数据库优化面试题和数据库优化 面试题的问题提供了一些有价值的信息。如果您还有其他疑问，我们将很乐意为您提供进一步的帮助。
