一面 技术面

java

1. 说说java中final, finally, finalize关键字的作用和区别
2. 说说jvm，了解多少说多少
3. 方法区存什么？
4. hashmap了解吗？说说底层机制，红黑树的效率，线程不安全的原因
5. ConcurrentHashMap底层
6. 线程同步的方式有哪些？

spark

1. stage如何划分？
2. 宽依赖窄依赖介绍一下
3. 项目中如何解决数据倾斜

kafka

1. kafka的组成部分
2. 说一下消费者组是如何消费数据的
3. kafka有什么特点？高吞吐量低延迟是怎么实现的，生产者异步提交，顺序写，读写用到零拷贝

sql

1. 50个小区以上的城市id

   # 表A: name（小区名）， city_id（城市id）
   select city_id 
   from A
   group by city_id
   having count(name) > 50

2. 查询出薪水比自己老板高的员工id

   # 员工情况表 B
   # id    name    salary   boss_id(也是员工 可以为null)
   select id 
   from B as e inner join B as m 
   on e.boss_id = m.id and e.salary > m.salary

算法（简单）

1. 讨论一下如何判断两个链表是否有交点的问题，需要考虑到是否有环的情况
2. coding：递归实现二分法查找

   public boolean bs(int num[], int l, int r, int target){
     if(l > r) return false;
     int m = (l + r) / 2;
     if(num[m] == target) return true;
     if(num[m] > target) return bs(num, l, mid - 1, target);
     else
         return bs(num, mid + 1, r, target);
   }

二面 主管面

1. 自我介绍
2. 说说你对大数据开发的理解
3. 从框架的角度说说大数据项目的基本流程（包括离线实时）
4. 一面kafka高吞吐量的原因没说全，让补充说了一下，我说了批提交和消费者组同时进行进行消费，然后还问了一下零拷贝的具体原理
5. 说一说zookeeper中的角色和应用场景（如何进行master选举）
6. 看你简历中说实现了hdfs的ha，具体说说实现的原理
7. 流式数据处理框架的对比（storm，flink，spark-streaming等）
8. hbase的特点和底层，和mysql有什么区别
9. 问了很多不知道的名词，我说没听过。。
10. 做过最高光的项目是哪个，遇到什么问题，如何解决
11. 未来5年的职业规划
12. 可以来实习吗（不强制）
13. 有几个offer

整体感觉面试挺简单的，一面问的java比较细，二面主要看你知识的广度和解决问题的能力，性格，有点像hr面，面试体验很好，面试官很nice，聊了一下工作地点在北辰，鸟巢附近，做数据中台的，希望是第一个offer。