本文分享了ETL开发工程师在面试中关于Java 8 Stream API、Apache Spark、Spark SQL、DStream抽象、列式存储格式、JDBC服务器、容错机制以及函数式编程等多方面的问题和解答，展现了其专业知识和实践经验。
岗位： ETL开发工程师 从业年限： 5年
简介： 我是一名拥有5年经验的ETL开发工程师，精通Java 8 Stream API、Apache Spark、Spark SQL等大数据处理工具，擅长运用函数式编程提升系统性能与可靠性。
问题1：请简要介绍一下Java 8 Stream API的主要特点，并举例说明如何使用它来处理一个具体的数据集。
考察目标：考察对Java 8 Stream API的理解和应用能力。
回答：
问题2：你在使用Apache Spark进行大数据处理时，通常会遇到哪些挑战？你是如何解决这些挑战的？
考察目标：评估解决问题的能力和对Spark应用的深入理解。
回答：
问题3：能否详细解释一下Spark Streaming中微批次处理架构的工作原理，并说明它为什么适合处理实时流数据？
考察目标：考察对Spark Streaming架构的理解及其适用性的分析能力。
回答：
问题4：在使用Spark SQL进行数据处理时，SchemaRDD和DataFrame有什么区别？你更倾向于使用哪一种？
考察目标：评估对Spark SQL中不同抽象的理解和偏好。
回答：
问题5：请描述一下DStream抽象在流式数据处理中的作用，它是如何简化流处理任务的？
考察目标：考察对DStream抽象的认识及其对简化流处理任务的作用。
回答：
问题6：Spark SQL的列式存储格式是如何提高数据处理的效率的？请给出具体的例子。
考察目标：评估对Spark SQL列式存储格式的理解和应用能力。
回答：
问题7：Spark SQL的JDBC服务器是如何实现的？它对外部系统提供了哪些便利？
考察目标：考察对Spark SQL JDBC服务器功能的理解。
回答：
问题8：在分布式部署模式下，Spark Streaming如何确保数据处理的可靠性和容错性？
考察目标：评估对Spark Streaming容错机制的理解。
回答：
问题9：请谈谈你对函数式编程在分布式系统设计中应用的理解，并举例说明如何在Spark中应用函数式编程风格。
考察目标：考察对函数式编程在分布式系统中应用的理解和实际应用能力。
回答：
问题10：你在进行分布式系统设计时，会考虑哪些关键因素？请举例说明你是如何根据这些因素进行设计的。
考察目标：评估分布式系统设计能力和综合分析能力。
回答：
点评： 面试者对Java 8 Stream API、Apache Spark及相关技术有较深理解，能清晰回答问题，展现专业素养和解决问题的能力。但部分问题回答不够具体，可能需进一步实践经验支撑。综合来看，面试通过的可能性较大。
