总计35min，一场八股盛宴1. 自我介绍2. 深挖项目3. 数仓分层的建模理念4. 你的dwd层只做了数据的清洗转换，那没有这一层不是也可以嘛？（这里感觉回答的不好，说到最后反而觉得面试官说的有点道理。。）5. 除了三范式建模和数仓建模，其他建模方式了解嘛？ 我答不了解，不常用，书里有6. 聊聊雪花模型和星型模型7.  哪里人8.  数仓中的压缩算法和文件的存储格式了解嘛？ 答了parquet+snappy 和 zlib+orc9. orc的压缩倍率高还是parquet的压缩倍率高？ 我答orc，我猜的10. spark3的aqe了解吗？11. aqe的优化方向有哪些？12. aqe在什么场景下适用，在什么场景下用了反而不好？13. Flink 的exactly once14. Flink的两阶段提交和三阶段提交有啥差别？（我蒙的，我说Flink的两阶段提交实际上是三阶段的前两个阶段合并，利用checkpoint机制相当于合并了三阶段的前两个阶段）15. 场景题：大数据场景下，如何取某个参数为前1000的user_id16. 你们日常的需求开发流程是怎么样的？17. 场景题：如果有一个需求很紧急，需要插入到这次的开发进程中，你会怎么处理？18. 什么时间能来实习？反问：1. 业务2. 改进点3. 工作强度更新：已挂

一面 7.181.限流算法（漏桶和令牌桶的区别，为什么选择令牌桶，它们分别适合什么场景）2.在使用线程池的过程中有没有遇到过一些不太在书本上出现的问题3.介绍一下spring，有没有看过spring的源码4.设计模式了解吗、介绍一下观察者模式5.介绍一下mvcc的相关内容6.简单介绍一下JVM相关内容7.介绍一下gc相关内容二面 7.29 hrbp面

📍 公司：京东💼 岗位：HRBP/校招终面📌 形式：线下一对一 | 时长：约30分钟📍 地点：北京通州亦庄园区（需联系对接人入场）面试在开放区小圆桌进行，氛围轻松如聊天，但问题深度较高，注重应变与真实经历还原。面试官先自我介绍，未要求候选人做正式自我介绍。聊通勤时间、居住地等生活细节，破冰交流。结合前两轮业务面试，谈谈你对岗位的理解？过往经历中哪些能力可迁移？目前还有哪些公司流程在推进？选择offer时最看重哪些因素？请举例说明实习中遇到的重大挑战，如何极限应对并解决？协作中出现沟通冲突或意见分歧，你是如何协调并推动达成一致的？描述一次任务几乎无法在排期内完成的经历，最终如何处理？当上级安排你不感兴趣的任务时，你会如何应对？实际案例？如何用几个词形容自己的性格？为什么？从现在到毕业这段时间，你的个人规划是什么？反问环节入职后的培养体系是怎样的？预计多久能出最终结果？💡 面试感受：表面轻松，实则考验逻辑表达与抗压能力。问题多为行为类深挖，难以提前完全准备，需真实复盘经历、现场组织语言。相比技术面，更考验综合素质与职场成熟度。

1.Java中有哪些线程安全的集合？2.如果我的代码中现在使用的是hashmap，hashmap中有一个数据，需要怎么做才能在线程安全的情况下对这个数据进行操作？3.现在维护一个ConcurrentHashMap，map中有一些数据，现在有两个线程对这个数据进行读操作，是否有线程安全问题？4.如果将ConcurrentHashMap换成hashmap， 同时两个线程去读这个数据会有安全问题吗？5.线程的创建方式都有什么？6.线程池的核心参数都有哪些？7.一个核心线程数是5，最大线程数是10，阻塞队列是100，拒绝策略是拒绝丢弃，线程创建的时候有几个线程？8.在线程池创建完成之后，线程池提交了6...