近期，有参加春招的同学和我交流了他的面试历程，我针对这些内容进行了细致的总结与梳理，并在此分享出来，希望能助力大家学习与借鉴。

1. 自我介绍

大家好，我是xxx，就读于xxx学校，今天我主要从专业技能和项目经历两个方面来介绍，在学校期间，学习过Hadoop、Spark、Flink等大数据框架以及Spring、SpringBoot等web框架，同时做过一个数仓的项目，整个项目分为3个模块，xxx；曾经在xx家公司工作/实习过xx时间，做的主要工作包括3个部分，分别是xxx；以上就是我的自我介绍，谢谢面试官

2.八股文

1）RDD是什么

全称（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是一种数据结构，可以理解成是一个集合。在代码中的话，RDD是一个抽象类。还有一个非常重要的特点：RDD是不保存数据的，仅仅封装了计算逻辑，也就是你直接打印RDD是看不见具体值的。

2）你刚刚提到RDD是弹性分布式数据集，弹性指什么

• 第一、数据容错性，当某个RDD发生故障导致数据丢失时，RDD可以通过其血缘机制重新计算丢失的数据分区，而不需要进行频繁的数据冗余备份和复杂的检查点操作，从而实现数据的自我恢复和容错
• 第二、动态调整性，RDD的数据可动态划分为多个分区，用户可通过 repartition 或 coalesce 调整分区数量，优化并行度以适应资源变化

3）Spark SQL的Join有几种方式

主要有三种方式，分别是broadcast hash join、shuffle hash join、sort merge join

• 先说一下hash join吧，这个算法主要分为三步，首先确定哪张表是build table和哪张表是probe table，这个是由spark决定的，通常情况下，小表会作为build table，大表会作为probe table；然后构建hash table，遍历build table中的数据，对于每一条数据，根据join的字段进行hash，存放到hashtable中；最后遍历probe table中的数据，使用同样的hash函数，在hashtable中寻找join字段相同的数据，如果匹配成功就join到一起。这就是hash join的过程
• broadcast hash join分为broadcast阶段和hash join阶段，broadcast阶段就是将小表广播到所有的executor上，hash join阶段就是在每个executor上执行hash join，小表构建为hash table，大表作为probe table
• shuffle hash join分为shuffle阶段和hash join阶段，shuffle阶段就是对两张表分别按照join字段进行重分区，让相同key的数据进入同一个分区中；hash join阶段就是对每个分区中的数据执行hash join
• sort merge join分为shuffle阶段、sort阶段和merge阶段，shuffle阶段就是对两张表分别按照join字段进行重分区，让相同key的数据进入同一个分区中；sort阶段就是对每个分区内的数据进行排序；merge阶段就是对排好序的分区表进行join，分别遍历两张表，key相同就输出，如果左边小，就继续遍历左边的表，反之遍历右边的表

4）Spark的调优方法有哪些

• 资源分配优化：
• 合理设置 Executor 数量 ：num-executors 参数用于设置应用运行时 Executor 的数量，通常可以根据集群资源和任务需求进行设置。一般建议 num-executors = spark.cores.max / spark.executor.cores，在资源允许的情况下，适当增加 Executor 的数量可以提高任务的并行度，从而提升性能。
• 调整每个 Executor 的内存 ：executor-memory 参数用于设置每个 Executor 的内存大小，对 Spark 作业运行的性能影响很大，适当增加每个 Executor 的内存量，可以提升性能。
• 设置 Executor 的 CPU 核心数 ：executor-cores 参数用于设置每个 Executor 的 CPU 核心数，在资源允许的情况下，增加每个 Executor 的 CPU 核心数可以提高执行 task 的并行度，从而提升性能。
• AQE（自适应查询执行）：在运行时，每当shuffle map阶段执行完毕，AQE会结合这个阶段的统计信息，基于既定的规则动态的调整，修改尚未执行的逻辑计划和物理计划，来完成对原始查询语句的运行时优化动态合并分区：可以在任务开始时设置较多的shuffle分区个数，然后在运行时通过查看shuffle文件统计信息将相邻的小分区合并成更大的分区动态切换join策略：由Sort Merge Join切换成Broadcast Hash Join动态优化join倾斜：将倾斜的分区数据拆分成多个分区

5）你用过Flink吗

用过，Flink是一个分布式的计算框架，主要用于对有界和无界数据流进行有状态计算，其中有界数据流就是指离线数据，有明确的开始和结束时间，无界数据流就是指实时数据，源源不断没有界限，有状态计算指的是 在进行当前数据计算的时候，我们可以使用之前数据计算的结果。Flink还有一个优点就是提供了很多高级的API，比如DataSet API、DataStream API、Table API和FlinkSQL

6）Flink的双流Join有哪几种

主要有四种方式，分别是：滚动窗口Join、滑动窗口Join、会话窗口Join、时间区间Join

• Tumbling Window Join：滚动窗口 Join，窗口无重叠，固定大小，以固定的时间间隔滑动。例如，每 5 秒为一个窗口，每隔 5 秒滑动一次。这种 Join 适用于对时间窗口内数据进行固定周期的聚合或关联操作。
• Sliding Window Join：滑动窗口 Join，窗口有重叠，以固定的时间间隔滑动，窗口大小和滑动间隔可配置。比如窗口大小为 10 秒，滑动间隔为 5 秒，这样窗口之间会有 5 秒的重叠部分。它可以在不同的时间窗口上进行数据关联，获取更灵活的分析结果。
• Session Window Join：会话窗口 Join，基于会话的窗口 Join，窗口的开始和结束由数据的活动间隔决定。当数据在一定时间内没有新的事件发生时，会话窗口就会关闭。这种 Join 适合对用户会话等具有自然边界的数据进行关联分析。
• Interval Join ：时间区间Join，允许在一个流的时间范围内与另一个流进行 Join。例如，可以根据某个事件的时间范围，将两个流中在这个时间范围内的数据进行关联。这种 Join 类型适用于处理具有时间相关性的数据，如根据某个时间段内的订单数据和库存数据进行关联分析

7）数仓分层的优势是什么

• 第一、复杂需求简单化；我们通过将复杂的问题分解为多个步骤来完成，每一层只处理单一的步骤，比较容易和理解
• 第二、提高数据的复用性；比如在已经得到最终结果之后，又需要中间层的一些数据，我可以直接查询中间层的数据，不必重新进行计算

8）数仓建模的方法有哪些

• ER模型是Inmon提出的，这个模型是符合3NF的，他的出发点就是整合数据，将各个系统中的数据以整个企业角度按主题进行分类，但是不能直接用于分析决策
• 维度模型是Kimball提出的，这个人和Inmon算是数仓的两个流派，他的出发点就是分析决策，为分析需求服务，而现在多数的数仓的搭建都是基于维度模型进行搭建的。
• 区别：ER模型冗余更少，但是在大规模数据跨表分析中，会造成多表关联，这会大大降低执行效率

9）OLAP数据库用过哪些

主要用过Kylin、Druid、ClickHouse等

10）ClickHouse为什么查询快

• 第一、ClickHouse 采用列存储方式，将数据按列存储在磁盘上，分析查询可以大大减少读取数据量，提高查询效率
• 第二、ClickHouse支持分布式部署，数据可以在多个节点之间进行分片存储和并行处理，充分利用集群资源来提高查询性能
• 第三、ClickHouse为每个表构建了稀疏索引，查询时可通过索引快速定位到需要读取的数据块，减少磁盘IO操作
• 第四、ClickHouse在查询处理过程中采用了向量化技术，将数据以向量的形式进行处理，而不是逐行处理，提高数据处理速度

3.项目

1）你做过最复杂的项目是什么，详细介绍一下

2）在项目中遇到过的最大的难点是什么

4.刷题

SQL题

题目：计算部门平均工资（要求去除部门最高和最低工资）

参考答案：

SELECT 
  dept_name, 
  AVG(salary) avg_salary 
FROM 
  (
    SELECT 
      emp_id, 
      dept_name, 
      salary, 
      ROW_NUMBER() OVER(
        PARTITION BY dept_name 
        ORDER BY 
          salary
      ) AS rk1, 
      ROW_NUMBER() OVER(
        PARTITION BY dept_name 
        ORDER BY 
          salary desc
      ) AS rk2 
    FROM 
      dwd_emp_info_dd
  ) a 
WHERE 
  rk1 != 1 AND rk2 != 1 
GROUP BY 
  dept_name;

算法题：

题目：最长回文子串（LeetCode第5题）

参考答案：

class Solution {
    public String longestPalindrome(String s) {
        int n = s.length();
        boolean[][] dp = new boolean[n][n];
        int start = 0, maxLen = Integer.MIN_VALUE;
        for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
            for (int j = i; j < n; j++) {
                if (s.charAt(i) == s.charAt(j)) {
                    if (j - i <= 2 || dp[i + 1][j - 1])
                        dp[i][j] = true;
                }
                if (dp[i][j] == true && j - i + 1 > maxLen) {
                    start = i;
                    maxLen = j - i + 1;
                }
            }
        }
        return s.substring(start, start + maxLen);
    }
}