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在 Flink 中，如何使用算子進行數據轉換？有哪些常用的算子

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Sqoop 與 Sqoop2 有什么區別？在什么情況下使用 Sqoop2

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在 Flink 中，如何通過 Checkpoint 和 Savepoint 實現容錯和任務恢復

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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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如何在 Sqoop 中處理分區表的數據導入？有哪些常見的分區策略

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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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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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Flink 的容錯機制是如何通過兩階段提交實現的

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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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在 Kafka 中，如何通過 Acks 配置提高數據可靠性？Acks 的值如何影響性能

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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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Flink 的 Checkpoint 與 Savepoint 有什么區別？在什么場景下使用 Savepoint

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Kafka 中 Zookeeper 是做什么的？它在集群管理中起到什么作用

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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 DAG 執行計劃是如何生成的？如何優化 DAG 以減少執行開銷

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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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