智能信息-推荐架构一面

📍面试公司：阿里智能信息🕐面试时间：9.10 一面 隔天挂💻面试岗位：后端开发❓面试问题：1.自我介绍2.实习拷打。3.函数体内有两个for循环为超大数组定义变量，第一次循环时间花费远大于第二次，为什么？4.输入一个文件，文件中全是杭州电话号码，格式：0571-12345678，且号码不会重复出现，目标输出一个新文件，保证号码有序，可用内存12MB，且只能写一次，你会怎么做？5.算法题：检测输入的字符串是否为合法的ipv4，严格要求仅遍历一次。🙌面试感想：hard

07.23 一面（告知还有几个候选者，全部面完再给消息）07.25 电话面+oc07.28拒of一面：自我介绍实习干了什么为什么要换实习如何进行自我学习对java的熟练程度(1-10分)自己打几分如果让你设计一个东西，你会如何考虑技术选型代码：数组中第k大的数快排

1.自我介绍2.三高理解，谈谈如何在开发中保证三高3.谈谈冷热分离架构，在机架层和在业务层怎么做4.服务的可用性在mysql集群架构什么问题5.手撕记录一个id，时间戳，数量找到哪个时间点数量总和最大6.设计一个map-reduce架构解决这个问题7.遇到数据倾斜怎么办呢8.加盐怎么知道要对什么key加盐呢9.除了加盐还能怎么变呢10.宽窄依赖11.开发中一般要避免什么，为什么12.spark的内存模型13.既然他是基于jvm的，是怎么做到对堆外内存的管理，是怎么做的，做到什么效果的，这个地方详细讲讲14.rdd是存放在哪里15.如果有oom了，怎么分析排查哪里触发了oom16.除了代码问题导致oom，还有什么可能导致了oom17.你在设计开发的时候会注意什么东西避免出现oom，以及其他问题18.举算子导致触发宽依赖19.groupbykey和reducebykey区别20.详细分析spark从输入到rdd到输出中间三个阶段的一致性是怎么实现的，尤其中间commitcoordinator 详细展开讨论讨论21.详细分析spark容错的机制，有什么层面的容错，是怎么做容错的，展开讨论讨论22.详细分析spark节点间是怎么通信的，用什么协议，怎么用的，有什么好处23.详细分析下spark持久化机制是怎么做的，spark是怎么和hdfs交互的，这个过程的细节24.spark的shuffle机制是怎么样的，有哪些shuffle，详细展开讲讲25.这shuffle中间有和内存模型相关的东西，请你再详细讲讲他们的关系毫无心理准备，spark直接被全方位问穿

1. 假设你需要处理快手海外子公司的账务合并，如何应对多会计准则差异？◦ 追问 1：你会关注哪些报表项目的调整？◦ 追问 2：如何使用合并报表软件？2. 描述一次参与财务预算编制的经历，如何协调各部门的预算需求？3. 解释财务三大报表的勾稽关系，如何通过报表分析发现业务问题？4. 在进行费用审核时，你的审批标准和流程是什么？◦ 追问 1：如何识别异常费用报销？◦ 追问 2：会使用哪些费用控制方法？5. 分享一次通过财务分析支持业务决策的经历，提出了什么建议？