26前端找实习，做了个React个人网站

作业帮时间是随机的，今天下午测的。作业帮是10道选择题加2到算法题：选择题：考了数据结构排序二叉树，linux命令：awk '$NF' test 这里的test是一个有多行数据的文件，这命令是输出该文件末行的内容。还考了mapreduce优化数据倾斜的办法这里我好像选错了有两个选项一个是把count(distinct ) 替换为sum()group by 还有是将小文件先保存到内存中这两个好像是对的都可以优化数据倾斜此问题。还考了Flink的一些特性不过我还没学过flink，还考了kafka的高性能和低性能的一些问题，这我也是一脸懵。还考了六个盘的汉洛塔要移动几次才通过。然后是算法题，第一个是简单的二分查找，不过我只通过了94%，后面看估计是我对左右指针移动还是有点问题。第二个是leetcode32题，最长有效括号，可惜了我两个月前还写过但是还是没写对，只通过了63%。也不知道能不能过。阅文（寄了，以为是8.30考没想到是8.30结束结果只写了20分钟）：这好像是前面是单选题，中间是不定项，后面是问答题单选题：考了hive内置函数，考了hive与spark的对比，hadoop节点默认备份是多少~（还考了斗破苍穹的主角是谁虽然我没看过印像中好像叫萧炎）不定项：有mysql中delete，drop和truncate这三者的区别特点（我对truncate完全没印象），还考了flink的一些知识。问答题：第一个是mapredce工作流程这个还好，第二个是如何解决spark数据倾斜的方法。这里时间不够了我一点没写，也没多少印象。这里我现在写一下加深点印象1.可以增加随机前缀或后缀：来打散数据分布，在后继计算中去除前后缀从而负载均衡2.广播小表，如果是原因是小表与大表join可以将小表广播到每个节点，避免产生数据倾斜。3.salting方法：为倾斜数据填加盐值，打散倾斜数据4.分区策略调整：通过自定义分区器或者合理选择内置分区器来均匀分布数据5.增大并行度：针对只有少量数据造成的倾斜任务，增加并行度可以更快地处理这些小任务6.数据预处理：合并一些小文件，fliter操作等第三四个就是写sql语句，第三个挺简单的就是第四题来不及看了。ok就是这些了，预祝大家都能找到自己想要的工作实现，我还是继续去沉淀去了，这一个月也不知道自己在忙些啥好像就是一直在刷算法题和sql题，八股都没怎么看，对组件的掌握还是太浅了。

写在最前面，还是老规矩，先给大家伙儿同步下我这不算曲折但也有些折腾的个人背景。咱是24届一枚普普通通的双非本科毕业生，好在求学期间没怎么虚度光阴，鼓捣了几段互联网大厂的实习，也算是提前见了见世面。校招那会儿，手上也零零散散攥着几家叫得上名号的大厂Offer。不过，人生嘛，总是在做选择。在校招的最后关头，我最终把橄榄枝抛给了一家坐落在杭州的“小而美”公司。原因也挺实在：首先，待遇确实给得到位，挺香的；其次，公司氛围主打一个“非常WLB”，对于当时的我来说，吸引力不小；再者，也是个挺重要的因素，我女朋友那时候已经在杭州稳定工作了，咱总不能刚开始就搞异地恋，相隔太远的日子想想都头大。就这么着，在这家...

上周五进行了面试，有通知oc的吗😭😭😭  

bg末9本投了几十家，简历挂的真的太多了。3.20开投，4.2有两场面试，原以为是开始，没想到是巅峰。后面一直都没有面试。一直投到4.16，4.16最后的希望华为机试陨落，停止投递，缓解下心情，沉淀了半个月八股，五月后我开始投日常，前几天做了得物和阅文的笔试，都是全a了，但是根据我以往的经验，笔试就算做得很好照样挂，到目前为止也没有面试消息，感觉心态有点崩溃了，后端好难啊😭根本没有面试机会