蔚来提前批 大数据 一面二面 7.24
蔚来提前批 大数据 一面二面
一面 1h
1.自我介绍
2.自我介绍项目的一些问题
3.问：多线程熟悉么？
答：多线程了解，但没在项目中使用过
问：那说一下线程的状态
4. 线程那种状态切换会释放cpu？
5. string是不可变的，那不可变的好处是什么呢？
6.说说stringBuffer和stringBuilder
7.说一下CMS垃圾回收器
。。。
java相关的应该还有一些问题，这里记不太清了，接下来是大数据相关的问题
0.你是怎么学习大数据的？你都看过那些书？
1.你对大数据那个方面或者框架最熟悉？
2.说一下yarn的整个调度流程
3.如果MR时，reduce阶段出现错误会发生什么情况？
4.说一下map是怎么到reduce的？
(这里我介绍了一下shuffle机制)
5.说一下你了解的用哪几种shuffle机制？
6.如果我在客户端写一个文件kafka的整个流程是什么？
7.kafka是怎么知道每个topic的分区是该存在哪个地方的？
8.怎么知道数据应该存到哪一个分区的？
9.如果我同一个用户数据想存到同一个分区应该怎么做？
（我这里答了可以指定分区，然后接着问了下面的）
10.除了指定分区外还有什么方法吗？
11.kafka分区副本之间是怎么交流的？
大数据的大概记得了这么多。。。。
12.说一下你最擅长什么？或者你做大数据有什么优势
这里我介绍一下我的研究课题 balabala 。。。。。（确实蒙了，不知道说什么了）介绍的有点久大概有7 8分钟左右
13.你从你的研究中对你数据分析或者处理有什么提升？
。。。。这里又问了一些平时阅读过书籍，在哪学习的大数据等等相关的
14.写一个算法题，返回数组中重复数大于数组长度一般的数，相对比较简单。
15.就是常规的反问环节
感觉已经凉了，因为有几个很基础的没回答上来，过了几分钟收到了二面通知（感谢面试官）
二面 43min
1.自我介绍
2.因为我简历上写了专利、论文在这里面试官就问了一些算法相关的问题，比如CNN、LSTM相关的、还有激活函数相关的、反向传播、池化层作用、过拟合问题等等
接下来回归正题
3.Mysql熟悉么？说一下哪些索引？
4.B树、B+树区别？
5.用B+树不用B树原因
6.B+树相比平衡二叉树有哪些优势？
7.说一下jvm里面垃圾回收器有哪些？
（那几个垃圾回收器名字我没记全，就介绍了那几个垃圾回收算法，以及什么时候用哪个）
8.说一下 stop the world
（很熟悉但是当时我忘了，但面试官人很好）
9.说一下什么时候触发minor gc，什么时候触发major gc
(这里balabala之后，面试官提示说 你刚讲的major gc的时候介绍的就是 stop the world，当时记忆全回来了)
10.介绍一下堆里面都分哪些区？
11.说一下AOP
12.介绍一下MVVC
（这里傻了，很简单就是数据库里面多版本并发控制MVVC，当时以为在问java框架的问题，脑子一时没转过来，怎么也没想起来MVVC框架。害，以后还是要记一下英文）
希望面试官高抬贵手。
。。。。。
大概只记得这些
13.算法题 层序遍历二叉树 ，并且输出每个节点和其对应的层号
就是一个二叉树的层次遍历
常规反问环节
总结：总体来说面试问题都很基础，但是个人基础相对有些薄弱，加上面试可能有些紧张回答的不是特别好，希望面试官高抬贵手。
