猫眼数开凉

 #招联金融# 

三面：1、在 1 到 N 的自然数里面，给你其中 N - 2 个数，找出其中缺失的 2 个数（用最优的方法）2、找出 1 - 1000 中含有数字 6 或者 8 或者 9 的数字个数（用最优的方法）3、自我介绍4、挑选一个项目中一个你认为最有价值的研究点谈一谈5、项目验证的指标是什么6、了不了解拼多多的工作强度7、谈谈你大学阶段遇到的认为最困难的事8、反问

📍 公司：虾皮（Shopee）💼 岗位：大数据开发工程师📅 面试时间线：7.30 一面8.4 二面8.8 收到感谢信（未通过）面试问题记录请介绍你实习中负责的数仓数据流向及核心业务场景。详细说明一个具体业务模块，包括所用技术栈与上下游用户。针对问题2中的业务，如何处理并发场景下的“不可重复读”问题？大数据技术栈掌握情况？重点提问 Spark 的使用经验。如何优化实际 Spark 任务？请举例（如数据倾斜、Shuffle 优化）。描述快速排序算法的基本思想（穿插在数据倾斜优化中考察基础）。是否遇到过数据写错的情况？若数仓数据写入 Kafka 错误，如何修复？➤ 进一步追问：HDFS 数据已错，但 Kafka → 业务表已生效，如何保证一致性与服务可用性？若需从某个 Kafka Topic 消费数据并入库数仓，你会如何设计流程？（开放性问题）🙌 面试感悟虽为实习经历深挖，但问题贴近真实生产场景，尤其关注高可用、数据一致性、容错与恢复机制；对数据链路的闭环理解要求较高，需清楚“从出错到修复”的全链路影响；建议提前准备：✅ 典型数据倾斜解决方案（如加盐、两阶段聚合）✅ Kafka 重放与幂等写入策略✅ 数仓分层中各层容灾与回溯能力设计📌 C端业务对数据质量与系统稳定性要求高，面试更倾向考察“出问题后怎么办”的应急思维。

1.对称二叉树2.写一个排序算法3.项目拷打4.kafka和rabbitmq区别，为什么大家都使用kafka5.解释什么是kafka6.他的优势是什么？7.sql优化8.hdfs和Hive的区别9.spark和hive的区别10.hive中存储格式11.Application、job、stage、task区别12.宽依赖窄依赖13.scala里object和class方法的区别14.dateframe和dataset的区别15.TCPIp16.OSI七层17.java垃圾回收机制