水滴 数仓开发 24届秋招一面

- 腾讯会议，没要求开视频## 项目- 没问项目，纯八股## 八股- Mapreduce的工作原理  - 详细讲了三阶段- Zookeeper的选举原理  - 只讲了第一次启动，**忘了讲leader挂掉的情况**- Zookeeper一般用在哪里  - HA，zookeeper负责监控HA里多个NN的情况（**ZKFC转换NN状态**），一旦NN发生故障，要启动自动故障转移，避免HA出现脑裂情况- HDFS读写流程- Spark算子  - 忘了讲两种算子的作用：    - Transformation（转换算⼦，即从现有的数据集创建⼀个新的数据集）    - Action（⾏动算⼦，即在数据集上进⾏计算后，返回⼀个值给 Driver 程序）  - **还可以延申讲分别有哪些算子，自己用过的算子**- 讲讲Spark的血缘关系  - **讲血缘关系应该这样梳理**：    - 什么是血缘关系：依赖关系反映了 RDD 是如何从其他 RDD 转换而来的，而多个连续的 RDD 的依赖关系，称之为⾎缘关系    - 为什么要有血缘关系：每个 RDD 记录操作历史，可以根据依赖关系重计算丢失的分区；他是Spark 实现容错和优化计算的重要基础，RDD的弹性一词的依仗也有他    - 怎么实现的重计算：往前找到宽依赖，宽依赖必有shuffle，有shuffle就有数据落盘，我们就可以避免从数据源开始重新执行计算（顺势提到宽窄依赖）    - 血缘关系中细分有哪两种：宽窄依赖，然后讲他们俩的区分（宽依赖的父RDD的一个分区的数据会被子RDD的多个分区所依赖，窄依赖的父RDD的一个分区只能被子RDD的一个分区依赖，这也导致窄依赖多分区可以并行计算，而宽依赖不行）  - 总结：血缘关系是Spark容错恢复的保障之一，也是优化计算的一种方式    - 有利于数据的重新分布和并⾏处理。通过宽依赖（本质上是通过shuffle），可以将数据按照特定的规则重新分配到不同的节点上进⾏处理，从⽽充分利⽤集群的计算资源。提⾼处理效率，具体而言是以下两点：    - **满足特定计算需求**：在很多数据处理场景中，需要将具有相同特征的数据集中在一起进行处理。例如，在进行**分组聚合操作**时，需要将相同键的数据分到同一个分区，以便在每个分区内进行聚合计算。宽依赖通过 Shuffle 操作可以实现这种数据的重新分布，将分散在不同节点上的相同键的数据收集到一起，为后续的计算提供便利。    - **优化数据布局（负载均衡）**：通过重新分布数据，可以使数据在集群中的分布更加均衡，避免某些节点负载过重而其他节点闲置的情况。例如，当数据初始分布不均匀时，通过宽依赖的操作进行 Shuffle，可以将数据均匀地分配到各个节点上，提高集群资源的利用率。- Kafka原理  - 只知道使用，并不了解原理，准备和实时的Flink一起学习- **窗口函数**讲一讲：  - 排名函数  - 跨行取值  - 聚合类- **Hive中怎么做到⾏转列和列转⾏？**  - 一下卡住了没答，其实很简单- 正则表达式知道吗  - 我只知道去边查边用，不会记规则

一、简历格式与排版（一）简洁至上去除多余装饰简历应保持简洁，避免使用华丽的封面、页眉和页脚等装饰性元素。作为大数据工程师，简历的重点应该是突出自己的技术能力与项目经验，而不是设计过多的视觉效果。控制简历长度大数据工程师的简历应控制在2-4页，对于经验较多的工程师可以适当扩展至6页。但注意内容要简洁且重点突出，尤其是项目经验和技术能力。简历内容应避免冗长叙述，确保招聘者快速获取核心信息。（二）字体与字号的选择标题字体标题可以使用加粗的黑体字，清晰区分如“教育背景”、“工作经历”、“技术技能”等板块，字号建议为小二号或三号，既突出又不突兀。正文字体正文建议使用宋体或Arial等简洁字体，字号控制在...

#水滴春招# 秋招也过了有一段时间了，在入职前还是希望记录一下自己的经历，希望能帮助来者。高中的时候想着考好大学就行了，大一大二想着卷高绩点就行了，大三大四想着保研申请到好学校就行了，读研了觉得能毕业就行了。生活的一切都应该是顺理成章，水到渠成。就像是游戏中的任务列表，我完成了任务，点击领取就可以获得奖励。终于等到学生时代快结束了，该找工作了。我从网上看来刷题八股之类的字词就开始随缘且象征性准备一下，好像面试就是凭着履历就可以聊聊天通过。也许几年前确实是这样，但毕业前的暑期实习真的是给我打的满地找牙。没有大厂实习经历，硬冲卷成麻花的Java后端开发，数次一面挂，三次二面挂，两次三面挂。顶着半个地球的时差做了十多场凌晨4点的笔试，数次晚上11点，12点的面试，我仿佛给自己的失败已经找好了理由。面对面试官的提问“你这个笔试成绩也没有很突出啊”，我也只能苦笑着看看自己已经崩溃的生物钟。也许去一个小城市制造业IT岗也行，也许找找国企，考公也是不错的选择，我开始逃避自己的失败，为自己的随缘撞死在南墙上。但是失败不会带来成功，失败只是失败，一次成功的经验胜过一万次失败的经验。幸运的是，华子最后时刻给了我一扇窗，尽管“去华子还不如不去”“华子实习纯debuff”“劝退华子”的帖子在牛客不要太多。耳听为虚，眼见为实，更何况部门和部门，团队和团队之间的差距更是大的离谱。华子实习的体验其实挺不错，我们在一个传统部门的新成立团队里，大家基本都是两年内转入或者入职的，氛围其实还是不错的，导师对我也是相对满意，最后有幸评上了优秀实习生。即使华子没有直接的转正的机制，但在团队扩张和领导认可的情况下，秋招等着收offer就行，也就可以开躺了。现在秋招倒不如叫夏招了。到八月初基本互联网大厂基本都开始招聘。每天实习完八九点到公寓，已经累的不行了，如果还要秋招，何苦折磨自己呢？又要准备八股，又要刷题，又要笔试，又要面试，噢还有学校里的论文项目要完成。好像又回到了高三晚自习的节奏。怀揣着侥幸的心理入睡，梦中却是《人类群星闪耀时》中的一段话：偶然的成功和轻易的胜利只能点燃人的虚荣之心，却不能获得一个人在与不可战胜的强大命运的搏击中，因为覆灭而升华的高尚心灵。还年轻，我觉得我还能所谓地去卷。虽然我的工作也许不那么具有开拓和革命性。但我还想尝试和经历，我希望获得更多的体验，生活在不同的城市，接触不同的团队，挑战不同的工作。体验对我来说就是人生的全部意义。人生是不断收获觉悟的过程。会有一段时间觉得我非争天下第一不可，也会有一段时间觉得家庭孩子热炕头胜过一切的功名利禄。收拾心态，准备秋招。在暑期实习打下的基础上持续性刷题，总结算法题型。收集几乎所有的同一个厂的面经题目，然后吃透What，Why，How。八卦题库我认为其实是有限的，超出“范围”的题目其实答不出来也不会有太大影响。通过面试并不需要回答出所有的问题。让一个普通的题目回答出彩，让面试官有一个瞬间觉得你这个人不错，想要你，就够了。很多同学觉得八股是八股，很难啃很难记忆，我觉得可能是因为过于关注What的八股。什么是什么，这很枯燥。一下子甩给你一个没听过的名词，然后What里面又有很多新的名词，确实很难学习。所以重点其实都在理解Why上，计算机无论是软件还是硬件，都是人类从无开始构建的，每一条线路，每一段代码，都有它的必要性。很多绝妙的设计在细细理解之后我不禁感叹确实是如艺术品一样的缜密。更何况，很多八股之间都是有联系的，将相同类型的八股进行总结归类，很容易发现这是同一个知识体系内的东西可以融会贯通。问题是死的，知识是活的，所以我们要做的就是展示出我对这个知识的掌握，我不仅懂What，我还懂Why和How。还有很多经验就不在这里细细说了。我经过三个月的高强度笔试和六十余场面试，总结了27万字的经验笔记，终于收获了满意的答卷。整理一下面试情况，格式为 技术面+HR面+加面开奖：腾讯 3+1面 SP 有签字费有股票蚂蚁 2+1+1面 SSP 美团 2+1面 SP 网易 3+1面 SSP 有签字费有股票滴滴 3面 SP 有签字费小米 2+1面 SP携程 2+1面 SPSHEIN 3+1面 SSP 有签字费华为 1面 14a科大讯飞 2+1面 SP水滴 2+1+2面 SSP人才计划 有签字费有股票用友 2+1+2面 SSP人才计划58同城 3+1面 SP途游 2+1面 SP泡池子：商汤 3+1面 据说HC因裁员被砍快手 3+1面 HR多次保温但至今还在录用评估挂：京东二面挂歌尔三面挂文远知行一面挂东方财富一面挂4399 二面挂帆软 一面挂结束流程：作业帮 2面拒联想 2面拒Minimax 1面拒虾皮 1面拒最后的收获当然是超乎我一开始的预料的。曾经在青浦眺望无尽的原野的我，一下子多了无限的可能性。唯结果论，我是幸运的，但我相信，我也只是抓住了自己的幸运。对我自己而言，这是对我的方法论还有勇气的褒奖。一路走来有太多艰辛，也有太多收获。欢迎有需要的同学一起来交流，共勉。#春招# #暑期实习# #牛客创作赏金赛# #想实习转正，又想准备秋招，我该怎么办# #如何一边实习一边秋招# #实习与准备秋招该如何平衡# #华为求职进展汇总# #秋招你被哪家公司挂了?#

30min自我介绍问了一些基本的情况八股：java9为什么要改成G1垃圾回收器Redis的集群模式linux怎么查看内存命令Mysql中update什么时候会加行锁，什么时候加表锁synchornized是方法锁还是对象锁结果：待定，通过后还会有三面总结：全部问的都是八股，关于垃圾回收那边有点忘了，linux命令操作得重新看一下#春招##2025#