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在 Sqoop 中，如何避免重復數據導入？有哪些增量導入的策略

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Flink 的窗口聚合操作是如何實現的？如何優化窗口的計算性能

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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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Flink 中的 StateBackend 是什么？常見的 StateBackend 實現有哪些

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Spark 的 Checkpoint 機制是什么？它在大規模數據處理中的作用是什么

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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，如何通過動態調整 Watermark 來處理延遲數據

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Flink 中的 Broadcast State 是什么？它在分布式計算中的作用是什么

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在 Flink 中，如何進行作業的監控和調優？有哪些常用的監控工具

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在 Spark 中，如何監控作業的執行？有哪些常用的監控工具

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Kafka 的日志壓縮功能是如何實現的？它在什么場景下使用

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Kafka 中的 Producer 和 Consumer 分別是什么角色？它們如何進行消息的生產和消費

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在 Spark 中，如何通過調整并行度來提升性能

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Kafka 的優先副本選舉機制是如何工作的？如何配置它

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Kafka 是如何保證 Exactly Once 語義的？它的實現原理是什么

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Spark Structured Streaming 如何保證 Exactly Once 語義？它的底層實現是什么

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Spark 的 Stage 劃分機制是如何設計的？如何優化 Stage 的劃分以提升任務執行效率

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Spark 的 Shuffle 寫階段是如何工作的？如何優化 Shuffle 的寫入性能

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Spark 的內存和磁盤溢寫策略是如何設計的？如何優化以避免頻繁的溢寫

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在 Kafka 中，如何處理消息丟失問題？有哪些常見的應對策略

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Spark 的內存管理分為哪些部分？如何優化內存管理以提高作業性能

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Spark 的資源調度器是如何工作的？如何調優資源調度策略

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Spark 中的 Windowing 操作是如何實現的？它的應用場景有哪些

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