一 数据库
1.1 数据库事务特性ACID
原子性Atomicity，一致性Consistency，隔离性Isolation，持续性Durability
1.2 锁有几种，及范围
从数据库系统角度分为三种：排他锁、共享锁、更新锁。按作用范围划分为：行锁、表锁。
S锁，也叫读锁，用于所有的只读数据操作。共享锁是非独占的，允许多个并发事务读取其锁定的资源。
X锁，也叫写锁，表示对数据进行写操作。如果一个事务对对象加了排他锁，其他事务就不能再给它加任何锁了。
U锁，在修改操作的初始化阶段用来锁定可能要被修改的资源，这样可以避免使用共享锁造成的死锁现象。
1.3 分区，索引有那些
范围分区（时间），列表分区(值很少的数据)，hash分区
索引链接：http://www.cnblogs.com/sessionbest/articles/8689255.html
1.4 数据表的关联有几种（在优化器）
NESTED LOOP，HASH JOIN，SORT MERGE JOIN
1.5 数据库调优(主要sql优化思路)
- 数据模型优化
- 数据裁剪，减少每个阶段的数据量 （where分区裁剪，select列裁剪，join关联使用相同的key）
- 减少JOB数（map：input文件总大小，文件个数，集群文件块block大小；reduce：reduce个数=inputfilesize / bytes per reduce，reduce任务处理的数据量，默认为1G）
- 数据倾斜（空值，赋予空值新的key值；不同数据类型关联；mapjoin，当小表与大表JOIN时，采用mapjoin,即在map端完成，大表放最后可避免小表与大表JOIN产生的数据倾斜，有效减少内存溢出）
- 参数设置（本地local模式，并行执行，动态分区，map端聚合，小文件合并(小文件归档archive，重建表)）
1.6 如何解决数据分布不均和数据重分布的问题
1.7 大表UPDATE,DELETE的方法
二 数据仓库
2.1 数据仓库架构，以及主题
数据分层：数据源层，主题层，基础汇总层，应用层
主题：用户，商品，商家，流量，订单，营销，供应链，配送，仓储，售后，财务
2.2 数据仓库建模方法
范式建模(3NF)，维度建模(星形、雪花)，实体建模(关系)
2.3 数据治理
数据治理包含：主数据管理，生命周期管理，业务流程管理，数据质量，数据安全，元数据
数据质量方法：
数据监控：准确性（行数和数量），及时性（设置完成时间）
数据清洗：清洗脏数据，标准化
错误预警：校验(0值，环比)
数据分析，发现及推动主数据
2.4 mapreduce工作原理
Map阶段
第一步: 通过FileInputFormat读取文件, 把输入文件按照一定的标准分片 (InputSplit)，每个输入片的大小是固定的
第二步: 自定义Map逻辑, 对输入片中的记录按照一定的规则解析每对<key,value>，生成中间结果
Shuffle阶段
第三步: 对<key,value>进行分区，分区是基于key进行的
第四步: 对每个分区内的数据按照相同的key进行排序
第五步: 分组后的数据进行规约(combine操作)，降低数据的网络拷贝（可选步骤）
第六步: 对排序后的数据, 将相同的key的value数据放入一个集合中
Reduce阶段
第七步: 对多个map的任务进行合并、排序. 自定义reduce逻辑，处理<key,value>进行输出
第八步: 通过FileOutputFormat输出处理后的数据, 保存到文件
2.5 谈谈调度机制，数据标准，元数据管理，以及实时数据技术
调度架构分为：NameNode，TaskNode，WEB管理，日志收集器
NameNode负责任务实例化、检查依赖、分配任务执行节点、处理任务执行结果、管理TaskNode节点；
TaskNode主动从NameNode按照一定的分配策略领取任务，并根据任务执行代理器，会监听进程执行结果并反馈给NameNode，同时接收任务日志输出到日志收集器
技术点包含：实例(任务到预定的执行时间时,会根据任务的配置,生成一个任务实例)
分配策略（轮询，并发数，机器资源）
跨周期依赖，数据依赖