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Spark 支持哪些語言的 API？每種語言的適用場景是什么

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Spark 中的 shuffle 操作是什么？它對性能有什么影響

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在數據挖掘中，如何通過提升（Boosting）算法提高分類器性能

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在 Flink 中，什么是 DataStream 和 DataSet？兩者的主要區別是什么

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Spark 中的寬依賴和窄依賴是什么？它們有什么區別

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Flink 的 KeyedState 和 OperatorState 是如何配合使用的？它們在狀態管理中的作用是什么

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在 HDFS 集群中，如何設計和優化網絡拓撲以提高數據傳輸效率

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在 Spark 中，如何避免 shuffle 操作？有哪些優化 shuffle 的方法

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在數據挖掘中，如何通過長短期記憶網絡（LSTM）進行時間序列預測

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在 Sqoop 中，如何處理分布式環境下的數據一致性問題？有哪些分布式事務處理方案

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Flink 如何與 Kafka 集成？它們之間的集成方式是什么

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在 Spark 中，如何使用 repartition 和 coalesce 進行分區調整？它們有什么區別

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在 Sqoop 中，如何處理關系型數據庫中的復雜數據類型？例如 BLOB、CLOB 等

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什么是 Spark 的惰性計算機制？它是如何工作的

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Sqoop 的事務一致性如何保證？導入導出任務如何配置才能保證事務性

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在 Spark 中，如何使用累加器來實現數據的聚合

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在 Sqoop 中，如何處理批量數據的導入和導出？有哪些優化配置

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什么是邏輯回歸？它在分類任務中的應用場景是什么

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Flink 中的 Kafka Connector 是如何實現的？如何優化 Kafka 的消費性能

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在 Flink 中，如何進行 State 的清理？有哪些常見的狀態過期策略

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Kafka 的基本架構包括哪些組件？各組件的作用是什么

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Spark 的內存管理機制是如何設計的？如何優化內存的使用

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在 Flink 中，如何優化數據的序列化和反序列化過程

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在 Flink 中，如何通過 Savepoint 進行任務的熱重啟

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