【星环3面已OC】大数据后端开发
前言
星环感觉整个流程非常不错，二面面试官不是搞大数据的，但是交流上感觉到了尊重，面试实在7月份，八月份就给意向了，进展到十月份了对比看来星环流程真的不错（PDD推荐组某个面试官一生黑），看到大数据后端已经不招人了，但是可能会拒掉
一面
忘记了没有记录
二面
1.1. HBASE架构
1.2. Regionserver结构
1.3. Hbase避免热点数据（Rowkey的设计）
[大白话彻底讲透 HBase Rowkey 设计和实现！ - 腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)](https://cloud.tencent.com/developer/article/1786752#:~:text=HBase 中的行是按照 Rowkey,的字典顺序排序的，这种设计优化了 scan 操作，可以将相关的行以及会被一起读取的行存取在临近位置，便于 scan。)
我谈到HBASE预分区了，预分区的步骤：1.先确定rowkey范围（现在和未来），2.根据rowkey预先分区。在第一部就需要设计rowkey就会有解决热点数据的问题
1.4. 深入问了Hbase预分区（离散key怎么预分区）
这里不太理解面试官的问题，我本身把HBAS忘光了，就在这结束了
2.1 Kafka Producer Batch
在新建ProducerBatch时需要评估这条消息的大小是否超过batch.size，如果不超过，就以batch.size的大小来创建这个ProducerBatch，这样在使用完后还可以通过BufferPool的管理进行复用。若果超过，则以消息的大小来创建ProducerBatch，此内存区域不会被复用。
- pool:32M
- batchsize:16K
2.2 聊到 producer端 sender线程里的InFlightRequests
这里没讲清楚，其实Sender线程发送的时候就指定了ACK。。。。。
2.3 怎么提高Kafka消息发送的吞吐量
- batch size 加大，增加一次发送消息的大小
- buffer memeory 加大，防止sender阻塞
- compression.type，降低了消息的size，也能增加一次发送消息的数量
- 超时时间设置短一点
2.4 kafka partition 分区策略/过程
一开始我说的controller，后来记混了说到consumer端的Coordinator了
Apache-Kafka 核心组件和流程-控制器 (qq.com)
2.5 kafka 3.0 raft协议竞选 controller
聊了一下ZAB和raft对比，面试官也刚看了raft论文，所以raft应该重点去研究一下
3.1 I/O（异步IO非阻塞与阻塞概念？）
卡到异步非阻塞IO？不知道面试官聊的异步IO是什么？
3.2 使用I/O资源有什么需要注意的点
答案是要关闭（我吐了，我想得很复杂，就这？），顺口说了一句可能我coding比较少，居然没有想起这个概念，然后这句话被它记下来了，可恶。
3.3 I/O不关闭会出现什么问题
JVM的GC不会帮助释放I/O这类的操作系统资源，对于系统I/O资源一般需要手动去请求操作系统关闭。
3.4 tcp四次挥手流程+问标记位记没记
直接摆烂说只记了主要流程
4.1 二叉树层次逆序遍历
最后估计面试官把DFS和BFS搞混了，我们说的牛头不对马嘴
5.1 Java队列，问HashMap
我说我只看了concurrentHashMap，面试官问了HashMap扩容，我说我能说concurrentHashMap的扩容吗，说完之后，面试官说很不一样
星环3面
介绍一个印象最深的项目（高频，按start逻辑描述）
HDFS写文件流程
我没说完整，client在写完所有block时，会close掉这个输出流，NN会把该文件标记为可用状态，这时候整个写入流程才结束，没有close()直接被3面面试官抓住了啊。
Java垃圾回收机制
没讲清楚ZGC的并发标记与并发回收，ZGC的流程应该重点看一看，为什么会有短暂停顿，不熟练！
JVM调优、解决频繁Full的方法、解决热点代码耗时方法
直接给干趴下，JVM调优内容，细到问什么工具，我直接摆烂不会
IDEA写求二叉树最大深度
递归写完了，非递归脑子宕机了，没写出来
Flink如何实现 Exactly-once（实时数仓如何保证这个语义）
这里没讲清楚，我讲知识点一直有个心里假设怕对方知道不想讲很多细节，但是面试就是要细节，所有要做到事无巨细。
- Flink与Kafka如何实现Exactly-once：通过 基于ck的两阶段提交协议 与 Kafka事务 来保证不同存储层之间传输的 Exactly-once
- Flink与OLAP直接一般是通过下游的幂等性+At-least-Once来提供Exactly-once（事务也可以，但是实时性会受影响）
怎么处理小文件问题
回答方式：如何预防小文件 与 如何处理小文 小文件是热点面试题，我用Flink-Hudi小文件产生的原因与避免方式去讲解了。面试官的点应该是如何处理小文件，是小文件已经产生后的处理策略。
- Hive ORC表可以合并分区里的小文件
- Hive知道reducer数量覆盖旧表也可以减少小文件
- parquet文件也有工具合并
数据倾斜遇到过吗？怎么解决？
我直接说我没遇到过，然后谈谈了谈常见的解决方案，但是回答逻辑有问题 分Groupby 与 join
- 引擎自带的解决方案
- 用户解决方案
