数据人的面试交流地

最近集中面试，感悟颇深。发现头部的候选人非常真诚，你问他手边有offer吗，他直接跟你说我有哪几份，甚至薪资都毫不隐瞒。问他想不想留下来，回答的也毫不拖泥带水，我有兴趣，但是需要评估一下，真的是不卑不亢。反而那些非头部的同学，面试的时候会特地强调我是xx粉，非常喜欢你们公司，我有很多同学也在这边，希望可以长期发展，态度摆的真的是非常正。当然，态度这东西一般我们只是参考而已，毕竟无从考察真伪。但是从面试过程来看的话，那些offer收割机同学沟通起来就是很顺畅，很舒服。究其原因，不排除本身能力很强的（这种天赋异禀之人毕竟很少），但是回答问题的技巧，对问题的解读等等这些软实力，我觉得相比于能力来说更...

以下是本人在大数据方向的技术栈学习路线，另外还有诸如HBase、Kylin、实时数仓项目、数据湖项目、湖仓一体等。下面列出的是基本所必须掌握的内容。对于项目方面，建议先离线后实时开发的学习，再之后便是数据湖等项目。另外推荐可以经常翻看《大数据之路》这本书，里面涉及到的理论和企业中的白皮书基本一样。平常也可以多翻看各个公司公开分享的技术文章，源码等。类似阿里的学习文档、美团的技术文档等，在没有实际生产经验时可以了解各个场景下技术选型、底层调优、内存调整、资源配置、数据治理等各个重要环节和内容。1、Java：JAVA SE、JVM、JUC（刚开始只需要看Java基础就可以了，不需要学习一些web框架，因为不管是源码二次开发，UDF开发，还是数仓都不需要用到这些框架（除了平台开发之外），像Spring这些web框架，在学习完所有的大数据框架之后，找工作之前如果还有时间，可以去学一学这些框架【加分项】）2、Linux+Shell3、Git、Maven（了解会用，有印象，如果需要使用能快速学习上手使用即可）4、Hadoop（HDFS，MapReduce，Yarn）5、Zookeeper6、Hadoop高可用（了解即可）7、Hive（重点，需要熟练了解原理，并且会写HQL，以及一些优化，是基础）8、Spark（大部分公司都是写SparkSQL，并且调优，需要明白底层原理，内存结构，SparkUI等）9、Flume10、Kafka（时间紧张的话，可以先放一放，和Flink一起学，kafka+Flink+Spark是处理实时数据的）11、Maxwell、DataX、Dolphinscheduler（项目中数据同步、模拟日常调度工作）12、sgg电商数仓x.0（跟着做完这个项目，就知道什么是数仓，什么是维度模型，什么是指标等等，以及生产中一些内容）13、Flink14、MPP架构（类似Doris、Clickhouse）15、实时数仓项目16、数据治理17、数据湖、湖仓一体18、刷算法、刷sql、刷场景题

一面 👥面试题目1．问项目。2．https能否抵御重放攻击？3．List remove第一个元素之后后面的元素会移动吗？4．Hash map =new HashMap（50）这个过程中map进行了几次扩容？5．使cache命中率最高的算法是?6．无法保证每趟排序至少能将一个元素放到最终位置上的算法是?7．阻塞和非阻塞网络io有什么区别，分别有哪些应用场景?8．用浏览器打开一个网址的时候会用到哪些协议?9．应用程序的日志都要记录哪些内容?10．Springbean如何保持线程安全? 使用局部变量可以保证安全，为什么不用实例变量？11．父子类静态代码块和构造函数的先后执行顺序？12．请列举ip地址和mac地址的区别？13．如何让三个线程按照指定顺序执行？14．手撕：对字符串Hello world! 进行反转，要求用递归的方法。🤔面试感受难度上来了，题目问的比较灵活，会按照实际的使用情况来提问，手撕算法属于网开一面。二面👥面试题目1．拷打项目2．两个后端程序通过tcp进行数据传输，是否有可能有数据丢失？3．怎么创建一个线程池？4．设置缓存区大小为8，根据最近五分钟访问次数排序，替换次数最少的缓存属于哪种缓存算法？5．介绍一下spring的事务隔离级别？6．解释一下ioc和aop？7．Mysql联合索引（a,b,c）相当于创建了a b c三个索引对吗？8．什么是半双工通信？9．实现接口的方法对访问修饰符有什么要求？10．Spring cloud是如何实现高可用性的？11．Mysql中innodb的主键索引跟其他索引的区别？12．聚簇索引中两个字段，一个类型是int，一个类型是varchar，在聚簇索引的叶子节点存储的数据类型是什么？13.  Jvm判断如何判断对象是否存活？常见的gcroot有哪些？堆里面的对象可以作为gcroot吗？🤔面试感受因为项目部分问的比较多，所以时间不够用没出手撕。八股的问的部分难度不大，结合项目出的场景题不好答，需要对自己的项目足够的熟悉和了解。