携程 数开 校招 数据研发工程师 凉经

一面(2023.9.15) 11点开始,11点41分结束

面试官很和蔼,不过周围有点吵。(面试官叫王xx,我不太记得了,人挺好的)

自我介绍
实习项目介绍(我这真是面出经验了,只要你项目他不感兴趣,接下来就是八股时间
学校里有什么课程

八股问的多到离谱,总共就30分钟不到,全八股。
  1. int和Integer有什么区别?
  2. Integer(200) new 两次,他们是一样的吗?
  3. valueOf方法介绍一下
  4. 拆箱和装箱指什么
  5. 为什么需要拆箱和装箱
  6. jvm内存模型
  7. hashmap底层结构,为什么要链表转红黑树?
  8. Concurrent hashmap底层为什么线程安全?
  9. try catch finally,try里面有return语句,finally的语句还会执行吗?finally也有return,这个return会执行吗?
  10. 堆栈区别,为什么要堆栈
  11. 堆,栈,方法区一般有什么(栈是指虚拟机栈
  12. synchronized关键字干什么用的,作用在哪儿
  13. 线程同步你一般怎么做,你有什么套路总结出来了,那怎么优雅的停止线程,除了interrupt呢?
  14. 线程池用过吗?有哪些线程池,线程池构造方法参数最多的那个,每个参数说遍作用
  15. 线程池你最常用哪个,为什么,适用场景在哪里?(ps:线程池相关的我一窍不通
  16. 线程池的execute和submit方法有什么区别?
  17. spring的ioc和aop
  18. 用过哪些注解,Autowire干嘛的
  19. 循环依赖问题怎么解决
  20. 你用过mybatis吗(用过,但我说不懂原理,面试官笑了笑,翻了下一页,开始大数据八股时间
  21. spark的shuffle过程(背过,忘了,我解释了下没怎用spark
  22. mapreduce的过程
  23. flink了解过吗
  24. 。。。
还有很多记不住了,一直问,十几秒没反应过来就下一题

linux命令
查看进程中CPU占用率高的线程

口述sql题
有很多酒店,酒店有很多房间,每个房间有评分,请问酒店房间平均分排名前3的酒店名和平均分是哪些(最后时刻忘了having子句,面试官说了好吧

无算法题,口述完sql立刻叫我反问,估计是到饭点了😂。

反问
问:干什么的
答:我们部门大数据开发分三个小组,一个做etl数据入库的,一个做平台开发,还有一个做用户指标分析的,他这是做平台开发的。不过没透露是不是机票,酒店这种大部门


一面更新,官网显示进入人才池。


#携程#
全部评论
linux命令是什么啊 top吗 还是jstat啊
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发布于 2022-09-15 20:47 北京
今天一个八股没问  20min 凉 猝
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发布于 2022-09-16 16:15 北京
楼主,base上海长宁的吗?
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发布于 2022-09-15 14:53 浙江
数据研发会问这么多java的问题嘛
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发布于 2022-09-15 23:51 浙江

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发面经攒人品
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09-16 15:48
已编辑
四平职业大学 Java
无手撕,30mins左右。【面试问题】1. 🧑‍💻 请先自我介绍一下。2. 🔍 做服务时为何选择 LlamaIndex?是否调研过其他技术?3. 📚 还了解哪些相关技术4. 🧠 对 RAG 有何深入认识?5. 📄 切片(chunking)的原理是什么?6. 🧰 技术栈用过哪些语言(C/C++、Python、Go)?7. 🚀 Go 的 goroutine 与传统线程的区别是什么?8. 🔄 goroutine 的并发控制怎么做?如何等待全部结束?9. 🐳 Docker 镜像三层叠加(A 层 1 MB → B 层改 1.5 MB → C 层删除文件)后最终镜像大小是多少?10. 🗂️ 容器启动后在 C 层还能否看到被删除的 A 层文件?底层是否仍存在?11. 🧹 有哪些手段可减小最终镜像体积?(multi-stage 了解吗?)12. ☸️ 对 Kubernetes 的核心概念与组件了解多少?16. 🤖 描述 LLM、Agent、MCP 之间的关系。17. 🛠️ 是否亲手写过 Agent 或 MCP?请举例说明实现过程。场景题:13. 🖥️ 1 万台机器偶发 IO 飙高,如何定位任意时间点、任意进程的 IO 贡献?最后反问业务,面试官人非常好,非常友善,很详细的介绍了部门的情况,分享给大家。部门主要分三大块:大数据,云计算,AI Coding。大数据不谈。云计算又分上层和底层:- 上层先做“应用交付”,也就是传统部署的升级版。最早用虚拟机,资源利用率太低,现在全面换成 Kubernetes + Docker 容器化。有了容器,交付模式就变了:需求管理:企业开发不能随手写代码,得先提需求、审批、测试,全流程我们管。代码仓库:GitHub 或内部 GitLab,也是我们维护。CI/CD:以前用虚拟机构建,现在容器化,任务跑完立即释放 Pod,一天并发十几万。装包→单测→API 测试→打镜像→安全扫描→发布,每一环都是 CI 的一部分。Code Review:合并前必须过评审。CD 交付:最核心。前面就算出错也不会让站点崩溃,CD 必须保证高可用、多集群、容灾、流量无损。我们用 Kubernetes Operator 做滚动发布:5 台机器先拉 1 台做灰度,人工验证没问题再逐步扩,数据中心级别也是逐点发布。- 说完上层,再说底层:资源利用率:让一台 Node 跑更多 Pod,省的就是真金白银。混部:CI 任务结束后立即销毁 Pod,把资源立刻让给别人,进一步提高利用率。调度、监控等组件。AI Coding 部门:目标是用户提需求 + MCP 框架 + 中间件 → 自动生成代码,大幅缩短交付周期AI Code Review:用大模型 + Agent 扫描漏洞、给出优化点智能排障:AI 自动定位、修复单测失败等问题
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