《大数据开发面经》专题

根本没想到会进面，笔试算法题全空，突然约面啥都没准备，本来已经放弃Java开始投非技术岗了。自我介绍的时候提前说了我Java是自学的几个月速成的，所以面试官问的都非常基础。 1 JVM内存结构 2 双亲委派 3 Java的常见集合 4 线程安全的集合 5 HashMap的实现以及并发下线程安全问题 6 是否用过Redis集群(无，直接跳过了) 7 Redis的持久化 8 与数据库的数据一致性问题

9.8 一面（30min） 介绍下自己的项目，项目的内容和使用的技术栈 细挖离线数仓项目 mysql三范式 hive内部表和外部表 hive数据倾斜 一道sql题 9.11 二面（30min） 两张亿级大表join有什么优化方案 场景题：公司通过银行给员工发工资，银行要完成公司账户的扣款和员工账户的收款，这个场景要如何设计，要考虑哪些问题？ 介绍下离线数仓项目，几个人完成，多久完成，有哪些难点，现

1. 自我介绍 2. 科大讯飞比赛做了什么，是用到了讯飞平台的某些功能吗 3. API开放平台详细介绍一下 4. 但是你做的这个接口调用具体收益，作用是干嘛的呢 5. 接口调用高并发情况时用户使用延迟之间如何进行优化 6. 用户访问时的延迟黑洞是什么，如何优化 7. 软引用、弱引用分别是什么 8. 如何提升系统的处理能力，如何优化 9. 手撕： 1. 多线程去查询数据库，并将查询结果放入List<

#浪潮25提前批# 时长10分钟 1.为什么投数据岗 2.了解和使用过哪些数据库 3.如何提高MSQL查询效率 4.接触过python脚本吗 5.python中的命名空间是什么 6.java开发过程中遇到最多的报错是什么 7.数组越界产生的原因，如何解决 8.空指针在什么情况下会产生，如何解决 9.equals和==的区别 10.还有哪些方面的知识想更多学习一下 11.对大数据比较感兴趣吗

一面 一面偏向基础，但是追问得也比较深，大家自行感受，在算法题和智力题上也花了很多的时间。 自我介绍+项目提问（聊的技术方面的） Java和c++都学过是吧（是的，但我对Java使用更熟练） 对Java面向对象的理解 activity 启动流程是怎样的 hashmap原理 你了解的Android虚拟机有哪些？怎么选择？ ANR 的原理 TCP三次握手、四次挥手（思路清晰就没问题） http和htt

2022年秋招时面过浙江大华的后端开发岗（Java），二面后没下文了。今天整理电脑文件时意外发现当时记录的面经，在此进行分享。 一面 面试形式：电话面 面试问题： 介绍实习项目？ 实习项目的团队分工和个人职责？ SpringBuffer和SpringBuilder的区别是什么？ 常用的集合类有哪些？HashMap的底层数据结构？推荐一下线程安全的Map？ TCP和UDP的差异是什么？ MySQL的

自我介绍 1.类里面默认的函数 2.构造函数能不能是虚函数，为什么 3.指针和引用区别 4.c++特性 5.继承和重写 6.select和echo 7.指针数组和数组指针的书写 8.二维数组按行遍历和按列遍历效率 9.多个人围成一圈 10.单链表中心节点 11.结构体和类的区别 12.数组越界没有占用其他内存空间对其他线程会不会有影响 13.内存泄漏后进程结束后对系统的危害

整体的面试内容会结合项目和实习经验进行提问，面试官人很好，问题也是由浅入深。 有监督学习和无监督学习的区别 过拟合的处理方法 梯度下降法原理 损失函数作用 实习的主要内容 ES中索引的类型和作用 ES的优点 mapreduce的原理 还问了一些数仓的知识 没答上来 数学建模 模型的类型(记得好像是这样 一道简单算法题 反问

面了大概一个小时，我自己生病了挺不舒服的，面完就睡了，所以面经有些地方可能记得不太全 1.自我介绍，边介绍边问 tableau中如何反转矩阵（行列交换），问这个是因为我写了我会tableau 我在介绍AB test和因果推断的时候，面试官说我们用不上这些，我们主要是做模型和算法 对实习中的ETL开发任务问了一下，然后问了一下Hive SQL熟练度 实习中是如何处理大规模的稀疏矩阵的 实习项目中的评

岗位JD看起来不像是数据科学家，而像算法工程师 一面： 深挖项目 介绍一下Bert模型 树形模型是如何计算每个特征的重要性的 对项目里用到的遗传算法深挖，问我是如何改进遗传算法的 特征选择中，前向选择和反向选择实现起来有什么区别，哪个效果更好 如何构建多模态模型 在多模态任务中，如果视觉模型的输出张量比语言模型的输出张量短很多，该进行什么操作 介绍一下transformer transformer

6.30一面  面试官很nice  1专业相关  为什么要跨专业考研 具体的专业在实际中的应用 2 问了个简单的sql   写错了 面试官一步步提醒终于写出来了 3 口述用栈 实现计算器功能  7.1 二面  1 简单sql  2 数仓理论 3 数据倾斜处理     滴滴面试官都是很有耐心 一步步提示你 解决问题 就算面不过体验也很不错。 7.11收到offer了

阿里 数据研发 8月底 一面 9月中 二面 30-40min，面试内容都差不多 大数据：hadoop了解多少？讲讲mapreduce，其中有几次排序？hive？hive调优？ 数据仓库：星型，雪花，星座模型；数据分层 -- ODS，DWD，ADS，作用（我回答承上启下） 手撕SQL：窗口函数，查找连续三天的记录 等等数据仓库和大数据的问题 开放性问题：服装厂秋季生产什么样子的衣服？ 实习经历，内容

一面：50min 主要是针对简历提问，几乎每个点都问了 1. 自我介绍 2. 介绍项目 3. 某预测类项目有继续测试今年的数据吗 （自己给自己挖的坑，简历里写了会c++） 4. 对c++的内存分配有了解吗 5. 程序运行的流程是什么 4. spark和flink的区别是什么 5. 简述spark原理 6. spark和mapreduce的区别是什么 7. 对hive有了解吗 8. 数据倾斜的产生和

一面 常见数据结构 维度建模 事实表建模 工作中维度建模是怎么处理 三种事实表的区别 mapreduce原理 hdfs读写流程 增大资源是否会有限制 是否遇到过数据倾斜 二面 数据倾斜 数据治理怎么做的 职业规划 爱好 三面 主题域 数仓建模 bucket join

一面 1.自我介绍？ 2.为什么从数分做数开？ 3.你觉得数分和数开有什么区别？ 4.spark和hadoop哪段实习接触的？ 5.讲一下mr和hive原理？ 6.hdfs中，一个block大小和通常配置个数？ 7.用spark还是用hive？spark比hive好在哪里？ 8.spark既然是基于内存的，那么内存不够怎么办？ 9.数据倾斜？ 10.uid粒度和did粒度用在AB不同的场景是指什么