内推码  45MHFP2 内推码  45MHFP2 内推码  45MHFP2 内推码  45MHFP2 内推码  45MHFP2   各岗位火热招聘中～～～      投递后不和正式批冲突，放心投递～～～～   https://nio.jobs.feishu.cn/referral/campus/m/position/?token=NTsxNjU1ODY4ODk4MzE5OzY5ODI0NTIzMTM5ODYzMDM0OTU7NzA4Mjk0ODAwMjU0NTY4MjcyNQ      想投递大数据的小伙伴可以看看我的面经贴～～      秋招提前批正式批经验贴   https://www....

12.19日更新补充部分回答样例，大家可以作为一个参考，学习锻炼一下自己的话术和做下心理建设。部分例子打的字有些多其实说起来就没那么多了，特别是理解了后脑海里就有了结构图，分点讲慢慢跟面试官唠  在牛客网上学习了各位大佬们的经验贴子，经过实习、秋招的洗礼，总结了部分大数据知识点回馈牛油🚪，希望能够帮到大家一点点赞多的话会继续更新，给出部分知识点答题方式 Hadoop  MR1.简述MR工作流程2.shuffle机制3.环形缓冲区实现细节4.join实现原理5.几种排序的实现底层 yarn1.结合yarn的mr工作机制2.yarn资源调度策略3.yarn container资源隔离概念理解4....

对我而言秋招已经尘埃落定，所拿的offer质量和数量都在预期之内，没有偏离预期太多。      lz个人背景：   求职目标：大数据开发     个人背景：   本硕科班双非，无计算机相关领域竞赛，有一段传统软件公司工作经历，一段大厂实习经历；无实验室科研项目。大二转专业从大三学习java      已经拿到的offer：     百度（35W）  海康（33w）  大华（28-30w）  有赞 （34w）  58（35w+2）  思科 (23.7w)  新康众  神策（40w+8w期权）  蔚来 （---）  茄子 （37w）    大厂除了鹅、宇宙条其他都面了，大部分停留在二面完成，可能是...

一面 50min   1.自我介绍   2.介绍比较熟的项目   3.运用到的算法，怎么做优化，项目里优化如何做的   4.spark、flink相关   5.kafka介绍下（介绍的过于详细   6.redis相关   7.mysql索引相关   8.分布式协议熟悉哪些，简介了下zk选举   9.一致性算法介绍下，一致性hash在分布式系统中的优势   10.java中hashmap结构设计   反问：负责webex会议数据仓库建设、工程化实现，webex属于isco转型的重点业务，收益上问题不大（这个需要打个问号），还问了一些cisco对这个块业务定位的相关问题   一面小哥人非常友善，以...

一面就一个面试官，结束没有消息，有朋友知道后续流程什么样子吗

欢聚 30min   一面   1.自我介绍   2.学校里的项目   3.推荐系统项目介绍咔咔咔一顿讲   4.为什么 选用mongo   5.实时这块数据怎么使用的，达到什么效果   6.mysql索引   7.好像还有几个八股文不太记得了，没什么参考价值就那些东西翻来覆去问，容易出花样的就在项目和真实场景的拓展上，这块要是平时看少了思考少了容易出幺蛾子，等于项目没挖透   8.怎么看待大数据这个岗位的职责   算法：合并两个有序数组      二面 30min    问的有些离谱   1.自我介绍   2.介绍下堆内存空间（一开始没明白问的什么，把jvm内存空间介绍了，实际上这里问的是新...

大数据底层开发   45min   1.自我介绍   2.聊了会学校里研究方向，   3.介绍下学校里做的项目，还有非简历上写的一些项目、比赛   4.spark和hive的联系   5.mr执行过程和spark rdd的理解 ，优缺点   6.hdfs读写流程（源码级别包括：读写容错机制、发送队列、确认队列、管道传输）   7.groupbykey、reducebykey区别（1、groupByKey算子的功能固定，只能输出相同key值的序列，reduceByKey适用于分组排序过程中有数据聚合操作（sum）的情形，在其他场景下可能不适用。 2、reduceByKey算子在分区内会进行数据聚...

排序又挂了来面二志愿      一面 45min   1.自我介绍，挑个项目说下   2.围绕 这个项目介绍了老半天哪里都是问题   3.使用的算法userCF itemCF？混合协同、内容推荐   4.离线推荐算了什么东西，实时推荐引入的用户、电影特征加入离线计算吗   5.实时的特征怎么完成计算的，数据是基于离线来算的你这个应该是离线推荐+实时特征写入   6.hive 和 spark sql的区别   7.hive 和 spark sql、spark on hive的区别  8.mysql的索引    9.想做运维还是数开   算法：合并k个升序列表      隔天约二面   二面 45...

这次蔚来技术岗好像貌似也许技术只有俩轮，估计提前批三轮把面试官累着了   面到现在，八股已经不顶用了，都是问项目和衍生，没有经验或者思考过有些难答上来。一家公司两次面试深刻展现了小地方想回去的困难，稍微好点的公司比一线城市的竞争还要激烈，大数据岗坑位又少™   ™mt早上 一面   1.自我介绍   2.挑个比较熟的介绍一下   实时推荐的流程   协同过滤算法   数据倾斜怎么解决   oom（老生常谈，driver、executor，堆内堆外，动态静态）   groupby reduce by 区别   宽窄依赖划分   saprk提交流程   spark flink对比   hive s...

一面 电话 50min   飞猪数据组 偏向平台建设方向   1.自我介绍   2.研究生项目   3.流计算   4.java内存模型   5.垃圾回收   6.什么时候发生fullGC   7.怎么判断是垃圾   8.数据结构了解哪些   9.链表、数组的区别   10.mysql为什么选用B+树   11.能否估计下b+树做索引的整个表的大小   12.mr、spark的shuffle有什么不同   13.宽依赖是什么   14.什么情况下需要划分宽依赖，哪些算子，groupby是行动算子吗   15.mr里join怎么做（说的spark的join）   16.shuffle-join和...

1.自我介绍   2.实习项目：这块自己给自己挖坑，说做了数据建模的工作，       数据建模的几种方式了解吗，       维度建模怎么做的       事务表有几种类别，维度表尼       星型模型雪花模型了解吗，场景有什么不同       mr过程       reduce怎么知道去哪里拉去task任务结果       task、reduce数量如何确定       spark怎么做参数调优       oom如何处理       数据倾斜          3.写题：、判断一个数字是否是回文数

一面  1h10min   1.自我介绍   2.写题： 算法 easy、sql 统计每个部门平均工资和工资最高的员工信息、sql 计算连续三天登录的人数   3.实习项目介绍：从项目背景展开，项目整体数据流程分点展开，项目里数仓层级的划分，扮演什么角色，有什么感悟   4.挑一个校园经历介绍下：这块内容讲述了我参加大创、和挑战杯的事情，两件事情分别从组员和负责人的角度思考出发去讲述。比较重点的是心得体会这块，因为参赛策划书写的不大行虽然技术实现很不错没能获奖，让我感受到一个做好产品很重要的一个点是把故事讲好，要去和同类型的产品做比较，已有的产品解决了什么问题、怎么解决的、有哪些不能覆盖的地方...

这可能是我写的最没参考价值的经历了，二面全程相互微笑   8.27 一面电话   1.自我介绍   2.实习项目   3.数据建模   4.八股   5.智力题 100层楼，两个球，求会摔碎球的那一层      8.31 二面视频面   1.自我介绍   2.实习项目   3.数据模型建设       怎么划分低维度聚合高维度聚合       有没有出现维度之间很贴近这时候怎么划分   4.spark sql解析过程   5.介绍了下项目里数仓的分层、fdm层涉及到多少张表   6.两张大表的join怎么执行的   7.三张表a、b、c  join怎么执行的（不是很清楚，就发散了下有两种 一个...

1h  视频面无手撕      很久没面大厂了有点嘴生，持续八股文输出顶不住      1. 自我介绍   2.你熟悉java我们问点问题吧，String的hashcode怎么计算的（不会）、hashcode相同时equals方法起什么作用   3.hashmap 插入key相同时怎么做的，再讲下hashmap的enty结构，每个桶是怎么实现的   4.hashmap、hashtable、contcurrhashmap（提到并发、加锁）   5.java线程几种创建方式，获取返回值是什么（忘了）   6.线程池怎么实现的   7.你对信号量了解吗，乐观锁和悲观锁有什么看法   8.读写锁了解不...