字节大数据岗一面-面经

  • 字节面经
    • 项目的数据来源和的数据的规模
    • Spark Shuffle
    • spark的宽窄依赖
    • 数据倾斜问题（★★★★★）
      • 产生数据倾斜的原因
      • 遇到过的数据倾斜的实际情况
      • 数据倾斜的解决办法
    • 介绍一下hadoop的NameNode
      • NameNode高可用架构
      • NameNode主节点宕机，之后的选取机制
      • Zookeeper的选取机制
      • NameNode中的元数据是否会丢失？（★★★★★）
        • 怎么保证元数据不丢失
    • Kafka实现主从数据的一致性
      • 是否会造成数据的丢失？
      • ISR队列
    • kafka实现高吞吐的原因
    • 数据仓库分层的好处？
    • SQL：求连续出现3次的数字
    • 算法：字符串Z子型输出
  • 总结：从简历上的个人能力展开，项目问的很深，讲究一个知识的贯通性。  
#大数据求职##内推##实习##面经#
全部评论
你这是几面的
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发布于 2022-06-03 09:49
6.6晚上二面
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发布于 2022-06-06 12:48
NameNode中的元数据是否会丢失？（★★★★★） 怎么保证元数据不丢失  这个问题是咋答的啊   怎么感觉就是上面重复的问题啊
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发布于 2022-06-17 10:22
大佬一面过了吗。什么时候二面
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发布于 2022-06-06 10:08
铁子，可以试下字节其它的大数据岗https://job.toutiao.com/s/2jYPboC
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发布于 2022-07-15 11:31
这才是正常问的东西
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发布于 2022-08-08 01:34

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