项目方面：项目闪光点、优化点、涉及到的关键技术这些基本都会问，事先最好准备一下、如果有开源项目经验就更好。
语言方面：
至少精通一门语言Java或C/C++等（以Java为例），java内存模型、gc回收算法、各种gc回收器的使用场景；
类加载机制以及涉及到的一系列问题;volatile特性、主内存与工作内存交互、happen before原则、内存栅栏；
类加载过程（class文件到jvm这个过程）；
callable runnable 区别；
synchronized与lock区别；
进程线程区别；
hashMap和treeMap的区别，以及实现；
concurrenthashmap怎么实习同步？各个版本的实现方案？
PS：最好再掌握一门脚本语言。如Python或者Scala等。
大数据方面：
MapReduce过程；
spark排序实现流程，reduce端怎么实现的；
HashPartitioner与RangePartitioner的实现，以及水塘抽样；
spark有哪几种join，使用场景，以及实现原理；
dagschedule、taskschedule、schedulebankend实现原理；（网易 云音乐 ）
宽依赖、窄依赖；（网易 云音乐 ）
画一个yarn架构图，及其通信流程；
hdfs数据读取流程，实现原理；
HBase和传统数据库的区别；
HBase读数据过程；
HBase Master和Regionserver的交互；
HBase的HA，Zookeeper在其中的作用；
Master宕机的时候，哪些能正常工作，读写数据；
region分裂；
Spark数据倾斜，怎么定位、怎么解决（阿里）；
Mysql的索引类型及其实现原理；同时哪些存储引擎支持B树索引，哪些支持Hash索引； 为什么mysql索引要用B+树而MongoDB用B树？ Mysql查询如何优化； 主键和唯一索引的区别； 事务的隔离机制，mysql默认是哪一级； MyISAM和InnoDB存储引擎的区别； Mysql查询优化，慢查询怎么去定位？ Mysql中的各种锁，乐观锁，悲观锁（排他锁，共享锁）；行锁，表锁是怎么实现的？ MapReduce支持哪些join，map端？reduce端？semi join？semi join可以通过什么算法去优化？ MapReduce实现二次排序; 用MapReduce实现两表join; 用MapReduce实现一个存储kv数据的文件，对里面的v进行全量排序; Zookeeper实现原理，zab协议以及原子广播协议; paxos协议，multi-paxos，zab，raft各种分布式协议内容，使用场景; Hadoop namenode的ha，主备切换实现原理，日志同步原理，QJM中用到的分布式一致性算法（就是paxos算法）
spark运行架构: spark运行原理，从提交一个jar到最后返回结果，整个过程; spark的stage划分是怎么实现的？拓扑排序？怎么实现？还有什么算法实现？ spark rpc，spark2.0为啥舍弃了akka，而用netty? spark的各种shuffle，与mapreduce的对比; spark的各种ha，master的ha，worker的ha，executor的ha，driver的ha,task的ha,在容错的时候对集群或是task有什么影响？ spark的内存管理机制，spark1.6前后对比分析 spark2.0做出了哪些优化？tungsten引擎？cpu与内存两个方面分别说明 spark rdd、dataframe、dataset区别.
算法数据结构方面：
图怎么存的、有哪些图算法; 红黑树怎么实现、如果树里面有两个值相等的节点，怎么识别？
问题：一排正整数，每次只能去两头的数，甲乙两个人轮流取，如果甲先取，问最后谁取得数相加和最大，最大和为多少？典型博弈论问题（可以看看海盗分金问题），大致两个动态规划方程。
