以下是数据开发面试中常见的问题分类整理，结合多个权威来源综合而成：

一、技术基础类

1. SQL相关

   • 请解释JOIN操作、子查询和聚合函数的使用场景；

   • 如何优化SQL语句（如索引使用、查询优化）。

2. 数据库技术

   • 请描述MySQL、PostgreSQL或Oracle的优化技巧；

   • 数据库事务的ACID特性及实际应用场景。

3. 大数据技术

   • Hadoop与Spark的区别及适用场景；

   • 简述Hive的原理及与关系型数据库的差异。

二、项目经验类

1. 项目案例分析

   • 请描述一个使用Hadoop/Spark处理大数据的项目，包括技术选型、流程及遇到的挑战；

   • 如何解决数据倾斜、缺失值等问题。

2. 角色与贡献

   • 在项目中担任什么角色？具体负责哪些模块？；

   • 遇到技术难题时如何解决（如性能瓶颈、系统稳定性问题）。

三、系统设计类

1. 数据仓库设计

   • 维度模型设计原则及实际应用案例；

   • ETL流程设计及优化策略。

2. 可扩展性与稳定性

   • 如何设计可扩展的大数据系统？（如水平扩展、负载均衡）；

   • 数据一致性与容错机制的设计。

四、工具与运维类

1. 版本控制与协作

   • 使用Git进行代码版本管理的**实践；

   • 协调多团队开发时的工具与策略。

2. 性能优化

   • 数据倾斜的解决方案（如重新分区、调整Hash算法）；

   • Spark作业调优技巧（如内存管理、并行度调整）。

五、行为与规划类

1. 职业规划

   • 未来3-5年的职业目标是什么？如何持续提升技术能力；

   • 对大数据行业趋势的看法及个人学习计划。

2. 团队协作与压力管理

   • 请举例说明如何与产品、运维团队协作；

   • 面对项目压力时的应对策略。

六、其他高频问题

• 技术选型依据 ：为什么选择Hadoop而非其他框架？；

• 数据安全 ：如何保障大数据存储与传输的安全性？；

• 工具熟悉度 ：对Flink、Kafka等新兴技术的了解程度。

建议 ：面试时结合自身项目经验，准备2-3个案例，并提前复习技术文档。对于高频问题，可总结答案模板，但需注意避免模板化回答。