现在已经六月份了，不知道大家都找到了满意的工作吗？今天小编就给大家分享一下小伙伴在腾讯、美团五家大厂收到offer之后的大数据面试经历，还有面试题，希望大家能够喜欢！！

小伙伴从去年7月中旬开始找工作，找的是大数据研发 or 大数据算法方向，反正围着大数据打转，截止到9.12号为止，腾讯、美团、360安全研究院、搜狗、贝壳 都收到意向offer，当然挂面也吃了不少。

• 阿里招聘系统有点bug，没找到机会去面，然后接受了一波劝退性笔试，最近看能不能找个好心的小姐姐推进去面一波
• 百度三面电话没接起来，然后没然后了...
• 网易接了一波玄面~
• 头条也去面了一波，不过真的没复习那么全，回来海学一波，也算值
• 滴滴给了一“真内推”（直接问能来实习不，来就有...），不过最近在风头上，考虑中...

offer的具体工作内容不介绍了，怕被HR小姐姐查出来，请去喝茶...

小伙伴自我介绍

北京985渣硕一枚，是真的渣，舍友商汤、旷世，出国留学，学校中各类大佬一坨，在夹缝中求生，混口饭吃。

主攻方向：无。领导搞行政的，天天端茶倒水取快递，外挂写不尽的基金本子，论文全靠个人参悟+上天怜悯

说点正事吧，关于工作路线，最终选择的是大数据研发方向，主要原因是研一上了点分布式的课，拿出来吹一吹，还能唬的住人。个人感觉算法也能做，研发、算法半斤八两吧

学校这边的话，有优秀高校背书自然要好，没有的话，就没有吧，大牛们不差这点，渣渣们大家也强不到哪去，不必强求！

项目，在读书过程中，一定要了解个项目，否则面试官真没啥问题你的，尬场基本就凉凉了。这项目不必真的是你的，当找工作时，所有前辈、朋友的项目全都是你的，包装下，你说是你的就是你的，没人去查你底细的，关键了解要深，这样和别人说底气才足。我有幸给一个数据流项目做了些边角任务，但在简历上，我成为了该项目的负责人...自己体会包装的艺术...

简历，以前认为大家“没见过猪跑还没吃过猪肉吗”，网上那么多强调简历重要性的，直到看见我小师弟的简历，发现真的有人没吃过猪肉（学硕他专硕，一起找工作，他有百度大厂背书，可这工作找的唉...）。最简单的修改方法，让你附近的同学看看，第一眼感觉可以吗，可以就ok，不可以就gg，照着人家的改改。

现在前头，准备要早，投的也要早基本7月中旬就陆陆续续开始有提前批了，错过就没了>...<

干货

这货也不干，过去一整阵子了，能写多少给大家写多少吧，考点网上一抓一大把

技术面

先说说技术面流程：

1. 让你做自我介绍（准备好）
2. 看看你简历，说你对这个比较熟？balabla...你问的简单就熟，问的难不好意思不太了解
3. 看看你实习经历，让你介绍实习干啥了，有没有什么大项目能拿得出手，干聊10-20分钟的
4. 问问职业规划。这里表现出你态度的虔诚，不会乱跳槽，踏踏实实的干，让他感受到你想进这家公司，两眼能放光就更好了... 大佬们可以海吹一波
5. 你有啥子问题。我一般预备两个问题，您这部门具体做什么能介绍一下？我什么时候能知道自己是过了还是没过呢？尽量不要不问，各路大佬在贴中都说过了

一定要把主动权掌握在自己手中，面试官会问很多你平时不了解或压根不知道的问题，这时你可以说平时我用不到这些（可以理解啊，应届生上哪懂这么多邪门歪道啊，大佬请无视我），然后说自己对xxx领域有点研究，引导他来问你

对面提问你时，其实很考验你答辩技巧的，当你熟悉的东西时，那很OK，balabala即可，问你不熟悉的（你只知道点皮毛，但也在简历上写了），你可以说“我做项目时碰到过一点，大体查了下，有点印象，您可以试着问一下”，这样会让面试官把期望放低，问题难度也会降低，答出来加分，答不出来也无所谓

HR面

1. 自我介绍（准备版非技术的！ 从本科到大学，研究方向，选择这家公司理由，实习经历拉一拉，时间一般能凑够了，让对方感觉你是个健谈的人）
2. 聊聊兴趣爱好（准备些健康的爱好，游戏公司可以考虑非健康的...）
3. 聊聊实习经历，和上下级处的如何，有压力怎么办
4. 你有啥问题。我对这部门还有些不了解，您能在系统介绍下吗？入职培训介绍一下？

下面具体拉拉各厂面试经历吧，我把比较有特色的问题列出来，统一的我放在下面知识点了，重写太麻烦了...

腾讯

难度：easy，可能我比较幸运？

一面

电话面，问了问Java的基础问题，其中有印象的是

• final这个字段用在字段和方法上的区别，在方法上好像能加速，大家自己查吧。。

二面

现场面，基本围绕着你简历上问

• xgboost相对gbrt改进
• topK问题

三面

总监面，这面基本聊聊实习的项目，用到的技术等，不知死活的我问了问sp的问题...建议各位0-offer党（offer满天飞的大佬请无视我）不要在该环节问sp的问题，最后给不给sp，好像不是这伙计定的，具体还是看聊得情况，聊开了什么都能聊，聊不开，那就88

美团

难度：normal

一、二面

• Java问了一堆
• Spark问了一堆
• 然后给我介绍部门，我基本在听他说了...

后面知识点都有我就不展开写了o_o ....

三面

问我刷题不？（这想要我什么回答呢），杯子倒水智力题，实习项目聊一聊

360

难度：normal+

一面

上来怼了我一堆python的东西，我python当脚本用的，说能不能换个方向聊一聊，然后怼了一堆

• 期望
• 准确率召回率
• AUC和ROC
• 决策树聊一聊
• 阐述自己如何设计模型的

开始问题偏向于算法，后来我说我其实擅长架构类的东西...小姐姐说，这样啊，不过看你答的还可以啊，架构我就不问你了...

二面

问了些数据仓库的问题，雪花型和星型数据库等，我表示一脸懵逼，然后和他扯Spark Streaming，他对这个还挺感兴趣的，算是晃点住了，后面说加班怎么看，然后他开始介绍他NB的团队，我开始瞻仰，膜拜...最后问问能不能来实习，基本回答都是能（不能的好像都没了...），时间节点自己需要把握一下，最好等到所有offer都下来的时候，我自己预估是10月中旬吧

头条

难度：father

一面

• spark streaming 怼一波
• 如何保证exactly once
• tcp中全连接池和半连接池等
• 剑指offer上一道题：二叉树蛇皮走位？？

二面

• yarn 调度算法
• 扯了扯spark streaming
• 一道算法，树中两节点找最亲的爸爸...
• 实习聊一聊

面试官不是很感冒，问我还有什么补充了，我竟然说没...猝，血淋淋的教训啊

搜狗

难度：hard

一面

两个面试官，发了张卷子，里面什么题都有：

1. 排序、有重复的数组中查询某数的index，注意不要退化成o（N）的算法
2. 在一棵树中查找两个节点的最近公共父节点（就是头条二面那道题）
3. linux $$ $# $0 等含义
4. 智力题 50红 50黑 分配两袋子摸球问题
5. n!后面有多少个0
6. hdfs的基本操作
7. 大数据处理问题，用spark处理下

二面

• 问我为啥不考虑读博？（学的太渣，感觉没有必要读...）
• 问我对前面面试官的看法（你要炒他们吗。。。）
• 实习聊一聊

贝壳

难度：normal+

讲道理贝壳我是抱着去打小怪的心态去的，并没打算留下的，但是面试体验很好，最后给的薪水超高、福利也爆炸，缺点的话大家懂得，偏养老，看大家选择吧。算是帮一面的大哥打波广告吧

一面

数据倾斜怎么处理，我个人感觉我回答的比较差，以前没仔细思考过这个问题，后来查了查发现里面有很多道道。

但面试官很nice，问了问我其他方面，感觉还不错，后面和我讨论了30分钟的职业发展问题，感觉来的很值，大哥我能加你微信吗...

二面

比较年轻的高冷小哥面我的

• Spark架构
• shuffle过程
• Spark Streaming 原理
• 一道关于棋盘左上角跑到右下角的问题，从搜索、dp、到数学的方法都讨论了一遍
• 机器学习捎带说了一嘴
• 实习聊了聊

六大厂面试中遇到的问题

Java

1.线程并发

Q：进程和线程的区别？

Q：进程间通信方式？

Q：线程间通信方式？

Q：Callable、Runnable区别？

Q：Future和Callable的关系？

Q：创建线程的方法？

Q：volatile关键字的作用？

Q：synchronized的用法？

Q：讲一下Java内存模型？

Q：CountDownLatch和CyclicBarrier了解吗？

Q：Semaphore用法？

Q：ThreadLocal作用？

Q：单例与多例的区别？

Q：锁释放的时机？

Q：notify唤醒时机？

Q：notify和notifyAll区别？

Q：讲一下Lock？

Q：锁的种类？

2.集合

集合相对容易，常规送分题，基本都会问到HashMap

Q：TreeSet特性？

Q：LinkedHashMap特性？

Q：ArrayList与Vector的差别？

Q：LinkedList与ArrayList的差别？

Q：HashMap与HashTable的差别？

Q：Set与List的差别？各自有哪些子类？

Q：hashCode()、equals()、==区别？

Q：Java容器中添加的对象是引用还是值？

Q：Iterator和ListIterator的区别？

Q：HashMap实现？

Q：ConcurrentHashMap和HashTable区别？

3.GC

这块主要介绍JVM内存的划分以及GC算法

Q：什么是内存泄漏和内存溢出？

Q：导致内存溢出的因素？

Q：JVM内存划分？

Q：简单说一下垃圾回收？

Q：Minor GC、Major GC和 Full GC的区别？

Q：Full GC触发时机？

Q：什么是常量池？

4.类加载

面试时有人问到过，回去大概查了下

Q：讲一下类加载过程？

Q：Java初始化顺序？

Q：Java类加载器的种类？

Q：双亲委派模式了解吗？

5.面向对象

这些问题很弱鸡，但考的也比较多

Q：面向对象的三大特性？

Q：Java中接口和抽象类区别？

Q：重载和重写？

6.设计模式

Q：例举一下你了解的设计模式？

Q：手撸单例？

8.网络协议

Q：TCP3次握手4次挥手？

Q：TCP为什么是一定要是3次握手，而不是2次或3次以上？

Q：TCP为什么是4次挥手，而不是3次呢？

Q：TCP半连接池与全连接池？

Q：TCP和UDP的区别？

Q：TCP和UDP的应用？

Q：TCP/IP与OSI模型？

Q：ping命令基于哪种协议？

Q：阻塞式和非阻塞式IO区别？

数据库

用数据库做过开发，但是了解的不深入，面试问我会不会写SQL时，我回答“简单的可以，复杂的尝试一下”...SQL复杂起来真不是人写的...

Q：聚集索引和非聚集索引区别？

Q：where、group by、having执行顺序？

Q：星型、雪花结构？

Q：SQL纵向转横向，横向转纵列？

Q：脏读、不可重复读、幻读？

Q：join实现的三种方式？

Linux

Q：查看xxx端口占用？

Q：查看xxx进程占用？

Q：查看CPU使用情况？

Q：查看内存使用情况？

Q：查看硬盘使用情况？

Q：$0、$n、$#、$*、$@、$?、$$含义？

Q：>、>>区别？

Q：>、1>、2>、2>&1、2>1区别？

Q：定时任务命令？

算法

算法的海洋的无边无际，但是应付面试题的算法，个人认为《剑指offer》一本足矣...

个人《剑指offer》刷了大概四遍，基本上看到一道题，所有解法都知道，面试上也基本从这里出我遇到现场出的算法题（除了《剑指offer》上的），一般是暴力搜索题，不要上来想DP...

经典问题

• 子串匹配问题
• 子序列匹配问题
• 合并链表
• 树中两个节点最近的公共父节点
• 快排、堆排
• 各种类型的二分查找
• 两数交换，不用第三变量
• 水塘抽样，大佬题解

智力题

• 一根棍子随机折三节，组成三角形的概率
• 倒水问题
• 面粉称重问题
• 烧绳子问题

大数据

这方面一般问的是偏向于各类框架

• Hadoop
• Yarn
• Spark
• Hive
• HBase
• Zookeeper

Hadoop

Q：两表Join方案？

Q：MapReduce过程？

Q：Hadoop 中 Secondary NameNode作用？

Yarn

Q：Yarn架构？

Q：Yarn相对于Hadoop的优势，或说为什么要有Yarn？

Q：Yarn的三种调度器？

Q：Yarn延迟调度的含义？

Spark

Q：Spark有几种部署模式？

Q：standalone基本架构？

Q：groupByKey和reduceByKey哪个效率高？

Q：数据倾斜是什么？如何处理？

Q：倾斜join如何处理？

Q：基本概念？

Q：枚举一下transform和action？

Spark Streaming

我一般和面试官吹 Spark Streaming，这部分提供给有需要的人吧

Q：Spark Streaming原理？

Q：数据接收方式？

Q：基于receiver数据接收的实现细节？

Q：exactly once如何保证？

Kafka

Q：基本架构？

Q：介绍下ISR副本策略？

HBase

Q：介绍下HBase的原理与设计？