快手面经 一面 时间：2022年8月22日 15:00 ~ 14:25 85分钟 自我介绍 项目（RPC） 心跳机制具体怎么做的 如何感知服务端下线（异常退出多久可以发现） 项目（视频） 弹幕保存到redis的 key 是什么 视频断点续传怎么做到的 做题： 输出完全二叉树最下层最右边节点 判断循环链表，并找到相交点 如何判断垃圾对象（JVM） 垃圾回收算法 JDK1.8默认的垃圾收集器，以及用的

一个挺着啤酒肚，身穿格子衫，发际线严重后移的中年男子，手拿着保温杯，胳膊夹着MacBook向你走来，看样子是架构师级别。 面试开始，直入正题。 面试官： 小伙子，看到你的简历上面写了项目中有对MySQL进行分库分表，为什么要进行分库分表？ 我： 不知道啊！谁知道老大咋想的，反正我来的时候就已经分好了。 面试官： 嗯...，今天的面试就先到这吧，有后续面试会通知你，我送你下去。 别啊，每次都说会通知

今天的笔试感觉质量很高啊！做的是激情澎湃。 虽然最后时间所剩无几，但是还是想简答聊聊对这场笔试的看法！ 首先，今天的这场笔试不同以往的很多公司发的都是行测知识，都做吐了。这才考的有点像数分笔试题啊！！！ 这场笔试考分为选择题和问答题两种题型，设计的知识点主要是跟机器学习相关的知识点（都是些基础概念，不难）； sql,excel,python的简单考察；还有一些行测考的规律题，数理统计方面的题也有，

一个挺着啤酒肚，身穿格子衫，发际线严重后移的中年男子，手拿着保温杯，胳膊夹着MacBook向你走来，看样子是架构师级别。 面试开始， 直入正题。 面试官： 你有没有参与过秒杀系统的设计？ 我： 没有，我平时都是开发后台管理系统、OA办公系统、内部管理系统，从来没有开发过秒杀系统。 面试官： 嗯...，小伙子很实诚。今天就先到这里吧，后面有消息会主动联系你。 后面还可能有消息吗？你们啥时候主动联系过

9.7投递，9号电话约面15号（后因面试官临时有事改为19号） 字节的面试开放性很高，都是根据简历来 自我介绍 根据实习和项目问问题：为什么用线性回归模型，为什么用KNN，怎么向不懂的人直白地介绍KNN，怎么优化预测算法，更多的预测算法 介绍常用的app：网易云音乐，介绍下不足：推荐算法不准确，怎么优化算法，怎么测试优化后的算法：ABtest，怎么给推荐算法的数据集设置权重并验证，怎么确认是推荐算

9.16 一面 20min左右 1.自我介绍 2.挖实习，针对部分细节做提问 3.数据分析需要哪些技能 4.反问 9.19 二面 25min 1.自我介绍 2.深挖简历，面试官比较关注项目的产出 3.广告投放的渠道分析（实习中有） 4.是否了解地产数字化 5.反问 问了下后续面试流程，说是至少还有一轮业务面+hr面，如果sp的话还会有总监面 许愿终试 龙湖数科数据分析求抱团 #龙湖集团数字科技##

一面， 面试官很nice,一直在带着你回答问题，但是我本身感觉不是很好，好多问题想得太复杂了又想不出来， 流程就是 面试官介绍然后自我介绍， 之后刷实习经历和项目经历， 会一个问题一直问到不会为止， 然后问平常比较喜欢用什么视频软件， 我回答是抖音，问了我一些体验不是很好的地方， 我说的是重复推荐一些搜索过的视频， 之后问怎么解决，怎么确定指标，然后A/B实验，怎么确定实验结果是置信的 最后反问

一面： 8.26--HR面 1.自我介绍 2.特别的经历 3.专业方向 4.做过的项目 5.薪资期待 6.公司的简单介绍，问有些情况是否能接受 二面：9.14--技术面 1.关于大数据技术的认识 2.对Hadoop和Spark的了解 3.对其区别的认识 4.对hadoop特定函数的认识 5.介绍自己了解的窗口函数 6.介绍一个算法，比如支持向量机 7.对自己做过的社会实践的感受 8.反问 三面：9

数据开发零意向菜鸡摆烂选手 今天的一面 起手就是spark源码 mr shuffle->spark shuffle穷追猛打 shuffle会落盘为什么spark还叫基于内存 哪里会溢写到磁盘 shuffle前后会在同一个executor吗 executor之间通讯，可以设计成直接互相拉取吗 数仓现在的解决方案存在什么问题，你觉得怎么解决 离线读取实时链路出来的数据会存在什么问题，怎么解决（说了一个

9.20一面hr面 1.自我介绍 2.实习的收获 3.在校成绩以及相关情况 4.实习中有什么做的不足的地方 5.性格的优缺点 6.拉家常 7.反问 没想到一面竟然是hr面 #面经##4399##4399面经##数据分析师#

35min 1面 自我介绍 排序算法知道哪些 稳定的排序算法有哪几种 mr和spark的区别 bitmap解释一下 bitmap用途有哪些 布隆过滤器的原理 一道dp题，口述思路没想出来。。。 三道业务场景题 30min hr面 常规hr面 vivo流程真快，爱了，九月底开奖 #大数据开发##大数据开发工程师#

🍆 数仓方向 9.19 一面 第二天就挂了 自我介绍，科研项目介绍(项目相关问题提问) 1)   内部表和外部表的区别？ 2） 窗口函数？ 3)   知不知道比HDFS活跃度更高的产品？ 4） Zookeeper常用得场景和用法？RATF协议了解吗？ 5） CAP原理？一致性的概念？ 6） Hadoop如何保证一致性？ 7） Hadoop生态圈和MySQL等分布式数据库的区别? 8） Hive支

### 一面 自我介绍+实习经历 (31608)### 二面 1. 自我介绍 2. 实习经历，我说了JVM的重用 3. JVM重用的底层原理 4. sql输出排名前七的学生 5. hive处理小文件的方式 6. hive组件，原理 7. hiveSQL转化为mapreduce的执行过程 8. hive执行过程中的优化 9. 为什么使用环形缓冲区 10. HDFS组件 11. secondnamen

1、数据仓库分层了解吗，实时离线都怎么做的？ 2、Spark有哪些分区器？ 3、宽窄依赖的定义？发生宽窄依赖转换的时候会发生什么操作？ 4、shuffle操作增加了什么开销？底层用的什么算法？ 5、Spark内存模型有了解过吗？ 6、如何解决数据倾斜问题？ 7、Flink了解吗？checkpoint机制做什么用的？底层怎么实现的？ 8、Spark没有checkpoint机制，那么中间计算结果怎么保

09.04 投递 09.07 一面（hr面） 常见的HR面问题（一共15min） 自我介绍，公司了解，行业期待，职位看法这些东西吧 09.13 二面（专业面试） 讲了讲项目 讲了讲方法。反问了一下他们是怎么做失效的(感觉atl没弄懂什么叫失效分析） （面试过的里面相对简单的，差不多20min？） 09.17 测评（无聊） 证明你是一个正常人系列 09.19 谈薪 坐标厦门 base 9750 听到