蚂蚁面试
一面（70min）
1.自我介绍
2.问我自我介绍里说的数仓项目，就问了两个问题，没问简历的项目
3.八股
- 说说HashMap为啥线程不安全（只记得死循环了，面试官还安慰我记不住没事，我太菜了真的对不起 
）
） - HashMap怎么解决hash冲突的（回答到key相同的时候，数据放哪里就不知道了）
- 线程与进程的区别
4.大数据
- 说说MapReduce的shuffle过程（问的深，分区为啥要排序，reduce数量怎么算出来的）
- MapReduce是运行在进程还是线程上（这个我真不知道，我回答的进程）
- 运行在进程上有什么好处与坏处（蒙，我说便于资源调度，但是任务多了会占用过多资源影响效率）
- 你认为MapReduce运行在线程好还是进程好（我说的进程，解释：Hadoop有资源调度框架，能够高效分配资源 
）
） - 说说怎么解决数据倾斜
- 如果倾斜原因是因为某些数据重复过多，该怎么解决（我说的是加随机数打散）
- 那打散后怎么处理（我说join，然后就没问了，不知道是不是回答错了）
- 有没有别的方法（想不出来了 
）
） - Hive和MapReduce有什么联系（我没太理解什么意思，我只说了Hive能将HQL转为MapReduce，然后能构建数仓）
- map与reduce的并行度怎么确定的（不是task数量）
- 问了一下SQL优化（简历有写，但是没想起来，崩溃，给自己挖坑）
5.笔试（因为我是直接从简历跳到面试，面试官说笔试环节必须要有）
一道SQL
快速排序（出这题我感觉我要凉了，估计为了安慰我受伤的心 
）
）6.有什么问题（问了一下这个职位进去都是干啥工作的，面试官说他们这个部门是做实时的，flink（哦豁完蛋 ），然后又说了不同企业招的数开职责都不一样，有的写引擎，有的搞底层，有的搞数仓，反正说了很多，然后就结束了）
），然后又说了不同企业招的数开职责都不一样，有的写引擎，有的搞底层，有的搞数仓，反正说了很多，然后就结束了） 这个面试官真好，一直安慰我，我跟他说我是第一次面试，他说话就像把我当学生
#数据人的面试交流地##你已经投递多少份简历了##我的实习求职记录##面经##蚂蚁2024暑期实习#
是项目太辣鸡了吗?
投递快手等公司10个岗位 >
