25Bilibili面经

- 大数据基础架构部门- 职责有点不匹配，全程被拷打了，根本不了解底层的事情## 项目- 数仓这一块目前总标准分层的一个概念，你这块熟悉吗？- 你最后输出指标是什么样的？是新型模型还是雪花模型？- 最后superset的引擎用的什么- spark数据倾斜具体看的sparkUI哪一个指标哪一个参数  - local read数据量？shuffle read数据量？shuffle write数据量？## 八股- spark常见的shuffle策略，这些不同的策略分别在哪些项目中用到- 常见的shuffle流程  - 他在系统层面有什么弊端，特别是面对高并发情况下- Hive查询优化有什么方式  - SMB join是怎么具体实现的- java相关的锁机制（其实就是锁机制）  - 乐观锁悲观锁- 设计模式了解吗- Java性能排查有没有什么SOP## 高并发场景题这个场景题完全不懂，也没怎么接触过，要求设计一个从数据基建到建模的整个思路来应对高并发的场景

底层实现RC（read commit）底层实现：MVCC版本管理RR（repeat read) 底层实现：MVCC版本管理和间隙锁PS: 写在前面，如果对你有用的话，一定不要忘记送个花花呀，这么高质量又免费的帖子很少了MVCC实现上的区别事务开始时生成一个快照，有一个版本号（事务ID，transaction id）修改时基于当前读（读取最新的数据）把修改后的数据和版本号追加到undo-log里RC级别下：每一个语句执行前都会重新算出一个新的视图（版本号变成新的）| 查询只承认在语句启动前就已经提交完成的数据>= 当前版本号且已经提交的事务版本号，如果没有，就不变RR级别下...

入职超爱的公司，爱死了呜呜，整体面试感觉收到很尊重，很感谢岗位机会，爱死呜呜，超爱呜呜，公司氛围超级好，二次元氛围拉满呜呜，超爱呜呜～想一直待下去呜呜，爱死爱死。期待在项目发光发热，希望能创造自身价值。爱了爱了，超爱，入职b站好开心，项目领导很好，期待期待，一整个期待住了工作风景好好呀

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