连续拷打超过一小时，传统八股不多 大数据相关拉满1. 项目拷打，主要拷打我上一段实习做的数据项目的技术选型2. 算法题：搜索二叉树，找两个值最近的祖先3. 请简述进程和线程的区别4. 给我了一个二叉树，让我说出其前序、中序、后续遍历的顺序5. Spark相比于Hadoop MR的优势 和劣势在哪里6. 描述一下Spark的宽窄依赖7. 在大数据开发的过程中，有哪些常见的数据倾斜情况8. 你刚才说的Kafka的数据倾斜，通常是什么情况导致的？如何避免？什么情况下 无法避免？9. 如果由于数据倾斜，导致Kafka一个分区消费慢，有什么处理方法？这个方法 有什么局限性？10. 如果上游Kafka没有数据倾斜，你在用Flink消费的时候出现了数据倾斜，通常是 什么原因导致的？有什么解决方案？11. Hive外部表和内部表的区别？12. Hadoop中Map任务数和Reduce任务数的决定因素？应该如何优化呢？13. Hive中order by和sort by语句有什么区别？14. Linux下如何在shell脚本中判断上一条命令执行成功与否?

刷遍了牛客的吐槽帖，大家都在说“技术面熬了无数个夜，结果栽在了HR面，太冤了”“HR面全是坑，根本不知道该怎么回答”“都2026年AI时代了，HR面还在查户口、拷打稳定性，毫无意义”。我特别能共情这种感受，毕竟我春招面了18家，7家栽在了HR面，踩过无数坑，也总结出了一套满分应对方法。今天就把HR面的底层逻辑、必问问题满分模板、挖坑题应对技巧、避坑红线全讲透，给所有正在春招的应届生，一份最清醒、最实用的备考指南。先搞懂一个核心：HR面不是“聊天”，是“筛选”，HR的每一个问题，都有背后的考察目的，不是闲得没事查你户口。一、先搞懂：HR面到底在考察什么？很多同学觉得HR面就是随便聊聊，其实不然，...

感觉agent目前很火，但又泡沫很大很多人现在推荐走agent可是又觉得agent没有太高门槛尤其是在模型迭代以后很多agent工程可能很快就没有意义了鉴于这种情况校招 agent 岗位该何去何从呢希望大佬指点一下（实习做了些agent，目前拿了agent和后端的offer，感觉AI coding这么强，普通软件开发被冲击得很大，但是agent也没有啥门槛，感觉走到头了。。。）

1. Agent 和传统 workflow 的本质区别是什么，什么时候该选 Agent，什么时候不该选传统 workflow 的核心是路径预定义，系统知道每一步做什么、怎么流转、失败后怎么回退，所以它更适合规则清晰、链路稳定、审计要求高的场景。Agent 的核心则是把部分决策权交给模型，让它在运行时决定下一步查什么、调什么工具、如何分解任务，因此更适合任务开放、输入噪声大、解法不唯一的场景。真正的分界线不在“有没有模型”，而在“是否允许运行时规划”。如果目标是工单分类、审批流转、固定字段抽取，workflow 往往更稳；如果目标是复杂排障、代码仓库理解、跨工具探索式分析，Agent 才更有价值...