史上最全的大数据面试题,大数据开发者必看

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章节一、数据存储与管理
1：数据库管理系统(DBMS)概述
2：关系数据库管理系统(RDBMS)概述
3：分布式数据库管理系统(DDBMS)概述
4： NoSQL数据库概述
5： Hadoop分布式文件系统(HDFS)概述
6：数据仓库(Data Warehouse)概述
7：数据湖(Data Lake)概述
8：数据清洗与去重技术
9：数据备份与恢复
章节二、大数据处理与计算
1：批处理与流处理概述
2： MapReduce计算模型介绍
3： Spark概述及与MapReduce的对比
4： Storm流处理框架介绍
5： Flink流处理框架介绍
6：数据流水线与ETL(Extract, Transform, Load) 7：数据可视化与报表
章节三、大数据分布式架构
1：分布式系统基本概念与原则
2：分布式文件系统与分布式数据库
3：分布式计算与任务调度
4：分布式存储与数据分片
5： CAP理论与一致性模型
6： ZooKeeper分布式协调服务介绍
7：大数据集群管理与容错机制
8：大数据安全与权限管理
章节四、大数据算法与技术
1：机器学习与深度学习算法简介
2：数据挖掘与特征提取技术
3：图计算与社交网络分析
4：推荐系统与个性化推荐
5：自然语言处理与文本挖掘6：预测与时间序列分析
章节五、大数据工具与平台
1： Hadoop生态系统概述
2： Hive数据仓库与查询
3： HBase分布式数据库
4： Sqoop数据传输工具
5： Flume日志采集与传输
6： Kafka分布式消息队列
7： Storm流处理框架
8： Spark计算框架
9： Flink流处理框架
10： Zeppelin数据可视化工具附件：
1：概念解释词典
2：面试题答案参考
3：相关文献与学习资源推荐
法律名词及注释：
1：数据保护法(GDPR)
- 欧盟针对个人数据保护的法律和规定
2：隐私权
- 个人信息的保护与个人自由和人权之间的平衡问题3：知识产权(IPR)
- 专利、商标、版权等知识产权的法律保护
4：数据隐私
- 个人数据的使用和披露应受到法律框架的限制和保护。