《数据人的面试交流地》专题

我正在用Kafka Streams(V0.10.0.1)编写一个应用程序，并希望用查找数据丰富我正在处理的记录。该数据（带有时间戳的文件）每天（或每天2-3次）写入HDFS目录。 如何将其加载到应用程序中并连接到实际的？ 当一个新文件到达HDFS时，从那里重新读取数据的最佳实践是什么？ 或者切换到并将RDBMS表内容写入一个Kafka主题更好，该主题可以被所有Kafka Streams应用程序实例

网易梦幻端游UI外包 一面： 基础： 什么是数据结构？线性与非线性的区别？哪些数据结构属于线性？哪些是非线性？ 队列和堆栈有什么不同？（访问元素有什么顺序？） 折半查找是什么？ 什么是链表？什么是数组？以及他们的区别 递归跟迭代的区别？ 广度优先搜索和深度优先搜索的区别？ 树遍历有几种顺序？以及访问的顺序（根节点、左子树、右子树的顺序） 链表的倒置有几种方法？ 面向过程编程和面向对象编程有什么区别

bg：25本科，两段实习总计约九个月，实习没打杂。秋招面试共23场，通过22场，挂了1场，预计陆续放出经验总结，各位权当随便看看，我面试场次也没那么多，属于个人经验。 网上八股推荐（针对Java仔）：小林coding，javaguide 项目推荐：手写spring 书籍推荐：《计算机网络：自顶向下方法》，《设计模式》，《深入理解java虚拟机》 八股又要多又要精，没办法现在招聘市场就是这样。只是硬

一位面试官，大概40分钟，只有一面 1.确认实习时间，什么时候开始实习，能做多长时间 2.自我介绍 3.面试官介绍了他们的四个方向 4.介绍项目，具体怎么做的包括了数据预处理，模型等 5.不用内置函数怎么算根号二，比如保留小数点后16位，想了半天，说了两种方法，说完第一种方法后面试官问还有没有其他的方法，说了第二种方法后面试官问还有没有其他的方法，没回答上来 6.田字格或九宫格从左上角到右上角不走

手写一段sql语句，具体内容忘了，好像和limit有关 存储引擎的区别 InnoDB: 支持事务，是面向在线事务处理(OLTP)的应用,特点是行锁设计，支持外键，并支持一致性非锁定读，即默认情况下读取操作不会产生锁．是默认的存储引擎:．还提供了插入缓冲，二次写，自适应哈希索引，预读等高性能和高可用的功能． MyISAM: 不支持事务，是表锁设计和支持全文索引，主要面向一些OLAP的数据库应用.它的

笔试： 投递后很快就收到了hr的回复，发了一个word文档作为笔试题，24h内完成，不是很难 几道SQL题(窗口函数)，一道业务题(给了一个生活场景，问你的分析思路，我写了swot分析)，几道python题（关于数据处理和数据整理，主要考点是pandas） 一面20min： 1.自我介绍 2.在上一段实习中选一个能体现分析能力的项目的介绍，挖得很深，问了很多方法上的细节和原因 3.抖音和快手的区别

可以提前准备好答案，也就那么几题，录制视频后会转成文字，可编辑文字。 一个小时，四题，每题限时6min。 1、分享一段你达成挑战性目标的经历。当时你的目标是什么？挑战在哪里？过程中你做了哪些关键行动最终保证了目标的实现 2、请分享一段你学习新知识和技能并运用于生活或工作的经历。你为什么要学习这个知识技能？过程中遇到哪些困难？你做了什么来掌握？最终如何在实践中应用的？ 3、请分享一段通过你的沟通协调

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

1自我介绍 2.项目中数据量 3.用户分析维度 4.客户流失分析模型指标 5.oracle和hadoop的了解 等了一个多小时，这就是国内甲方和卑微求职乙方吗？要不是面试官是个声音好听的女生，我大概会骂人吧。 岗位和个人经历不算匹配，我个人经历更偏向数据挖掘，感觉这个岗位更偏向业务分析和数据库。 最后还是再感叹一下，虽然今年秋招求职者的确处于弱势地位，但也不是说招聘单位可以不尊重人吧，起码自己定的

这是我面过时间最长的面试 1h20min 技术面+hr面 2个数据部门的主管+1个hr 技术面 第一个主管主要疯狂轰炸关于机器学习基础知识， 包括各个基本模型的流程，比如SVM，LR,聚类算法等 以及深度学习的一些模型知识CV这些，还想问我NLP，但我说我们接触过 总之能问的都给你问一遍。 然后深挖简历上关于数据建模的项目，问的很细很细 平常了解数据科学领域的前沿知识用什么公众号之类的 第二个技术

字节数据分析实习面试（抖音电商） 一面： 表user_log，有user_id， time，求每天用户新增数，次日留存率、30日留存率 ABTest的流程，P值，做留存率的ABTest，选择什么检验，卡方检验的应用场景 逻辑回归的损失函数 出现过拟合的原因 三天后给了感谢信 快手数据分析师（短视频用户增长部门） 一面： 两个SQL题目，都还比较简单，主要涉及到group by和日期函数的处理，还有

真的很想攒攒人品，开始准备投简历面试后发现，自己的简历基本可以过，面试也收到一些，但是到二面真的好难，写一下总结，也希望之后的面试能顺顺利利吧 一：深信服（日常实习） Boss投递，效率非常快，怀疑被KPI了 一面3.6： 1.自我介绍简历深挖，挖得非常非常深，我说的每一句话之后都是给自己挖的坑： 实习主要负责什么， 怎么分析异常， 各项指标的构成以及为什么会被当做关键性指标，其他指标为什么不行

1.问了我项目的问题，spark整合kafka这阶段做了什么事？ 答：jdbc工具类向mysql表中插入数据，产生binlog日志文件，maxwell捕获到，kafka进行消费，然后javaapi上面编写kafka工具类，获取主题，编写配置信息，get到消费的内容，是JSON格式，转换json格式为row，然后转换为dataframe表，使用sparksql处理。 2.kafka的acks值有了解

会根据简历问问题，开头两道算法题，直接人傻了。 第一道题比较版本号，一上来数组方法split忘了，问的面试官。不过小哥人很好，直接告诉我了，还给我拼了出来s-p-l-i-t 。。。 第二道时字符串相加，一开始是相乘，后来说时间太久了，就变成了相加，不过写了一半，我太磨蹭了（太菜了）。小哥说说一下思路，就开始问八股了。 然后就开始看简历写了啥问我vue-router的两种模式，问我底层原理（不会 问

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