字节跳动-大数据开发日常实习-一面二面凉经

3.2字节大数据面试

一面

Java中的接口与抽象类

• 接口用implements实现，抽象类用extends继承

• 接口中全是抽象方法、抽象类中至少有一个抽象方法（没有方法体的方法）

• 一个类只能继承一个类，但可以实现多个接口

• 接口主要是将接口与实现分离开，便于扩展，比如同一个业务有多个不同的实现

• 抽象类中可以有已经实现了的方法，可以作为抽象方法的依赖，比如说一个抽象方法的多个实现都依赖与某个具体方法，这时候可以用抽象类

HashMap

• 底层原理

  • 数组加链表

• hash冲突怎么办

• 如何保证读写时间复杂度O(1),存在冲突如何保证O(1)

  • key的hashcode是数组下标

  • 理想状态是O(1)，存在冲突，需要遍历链表

  • 冲突节点过多，会转化成红黑树，降低查询时间复杂度

  • 还可能会扩容，缩短链表长度

• 容量为什么是 2^n

  • 先拿到key的hashcode，是32位int；

  • 将高16位与敌16位异或

  • 再和容量取 & 操作

  • 当容量为2^n时，取余与与操作等价

• 线程安全不

• CurrentHashMap如何实现线程安全的

  • 节点锁起来，CAS操作

Synchronize与Lock

• Synchronize是关键字，Lock是类

• Synchronize加锁不需要自动释放，lock需要（try finally)

• Synchronize在线程阻塞时仍然持有锁，Lock不会

• 通过Lock可以知道线程有没有拿到锁(trylock)，而synchronized不能

锁升级

• 无锁

• 偏向锁

• 轻量级锁

• 重量级锁

JVM

• java虚拟机

• 由类加载器、运行时数据区、执行引擎、本地方法接口、垃圾回收机制组成

• java程序先被编译成.class文件，由类加载器加载到内存中，由执行引擎翻译成底层机器码，交给CPU调用本地方法执行，最后垃圾回收

• 运行时数据区包括java堆，Java栈，本地方法区、程序计数器和直接内存

  • Java堆是最主要的工作区域，几乎所有对象的实例化都放在其中

  • java栈主要存放局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口

  • 本地方法区主要存放常量静态变量

GC

GC流程

• java堆分成新生代和老年代

• 新生代分成一块eden区和两个survivor区

• java对象一般会被分配到java堆中的eden区

• 当eden区满了，执行minorGC，将eden中存活的对象移动到survivor1区中，清空eden区

• 新对象又分配在eden区，满了执行minorGC，eden中和survivor1中存活的对象被移动到survivor2区，清空eden区survivor1区；

• 下次survivor1与survivor2区调换，实现对象年龄的增长，年龄增长到一定阈值，对象移动到老年代。

• 老年代满了执行full GC

对象是否应该被GC

• 可达性分析

• 从java栈、本地方法栈中的变量常量出发，如果能到达某个对象则表明它存活，并标记

• 将未标记的对象全部干掉

大数据学了啥

Kafka

• 概念

• 基本架构

• 生产消费数据流程

• 多个生产者同时写或多个消费者同时读问题

算法题

leetcode113 路径总和

典型回溯

二面

介绍第一个项目

• 相关技术栈 hadoop、spark、Hbase

• 遇到的哪些问题，怎么解决

• Hbase rowKey 设置讲究

  • 作用

    • 读写数据时，通过rowKey找到对应的Region

    • MemStore中的数据按RowKey字典顺序排序

    • HFile中的数据按RowKey字典顺序排序

  • 设计原则

    • 唯一性，某一行数据的唯一标识符

    • 长度，长度要占存储空间，越短越好

    • 随机性，解决Hbase热点问题，避免只访问一个或几个节点

  • hbase热点问题解决方案

    • 主要是增加rowkey的随机性，常见做法

    • 反转：手机号等前几位相似度高，可以反转后使用

    • 加盐：rowKey前面加随机数

    • hash处理，MD5

• hadoop设了几个数据备份

• hadoop块的大小，为什么要设置这么大

  • 读写数据时间开销主要是：传输时间和寻址时间

  • 块太大了，磁盘传输数据时间太长，程序执行慢

  • 块太小了，寻址时间长，程序会一直在找块

介绍第二个项目

• 相关技术栈 kafka、sparkStreaming、redis

• 用reduceByKey出现数据倾斜怎么办

  • 自定义分区（继承Partitioner)

  • 使用累加器

  • reduceByKey本身有分区内聚合操作，出现数据倾斜可能性较小

• 怎么用的Kafka，新旧API差别

  • 用spark封装的KafkaUtils类的createDreateStream方法获取数据

  • 高级 API 的特点 优点

    • 高级API写起来简单

    • 不需要去自行去管理offset，系统通过zookeeper自行管理

    • 不需要管理分区，副本等情况，系统自动管理

    • 消费者断线会自动根据上一次记录在 zookeeper中的offset去接着获取数据

    • 可以使用group来区分对访问同一个topic的不同程序访问分离开来（不同的group记录不同的offset，这样不同程序读取同一个topic才不会因为offset互相影响）

    缺点

    • 不能自行控制 offset（对于某些特殊需求来说）

    • 不能细化控制如分区、副本、zk 等

  • 低级 API 的特点 优点

    • 能够开发者自己控制offset，想从哪里读取就从哪里读取。

    • 自行控制连接分区，对分区自定义进行负载均衡

    • 对 zookeeper 的依赖性降低（如：offset 不一定非要靠 zk 存储，自行存储offset 即可，比如存在文件或者内存中）

    缺点

    • 太过复杂，需要自行控制 offset，连接哪个分区，找到分区 leader 等

算法题

leetcode143 重排链表

• 我说将节点放到数组中，然后遍历数组重建

• 面试官让想个别的办法

• 提示解决方案：先找到中点，然后反转后半部分链表，然后重建

• 写完了代码，面试官说结果不对，一起bug，没找到。

总结

• 二面有些东西没答出来比如说HBase和Kafka，算法题也没做出来

• 基本上，应该是挂了，虽然还没收到邮件通知