蔚来-内容运营（一面）面经

作业帮时间是随机的，今天下午测的。作业帮是10道选择题加2到算法题：选择题：考了数据结构排序二叉树，linux命令：awk '$NF' test 这里的test是一个有多行数据的文件，这命令是输出该文件末行的内容。还考了mapreduce优化数据倾斜的办法这里我好像选错了有两个选项一个是把count(distinct ) 替换为sum()group by 还有是将小文件先保存到内存中这两个好像是对的都可以优化数据倾斜此问题。还考了Flink的一些特性不过我还没学过flink，还考了kafka的高性能和低性能的一些问题，这我也是一脸懵。还考了六个盘的汉洛塔要移动几次才通过。然后是算法题，第一个是简单的二分查找，不过我只通过了94%，后面看估计是我对左右指针移动还是有点问题。第二个是leetcode32题，最长有效括号，可惜了我两个月前还写过但是还是没写对，只通过了63%。也不知道能不能过。阅文（寄了，以为是8.30考没想到是8.30结束结果只写了20分钟）：这好像是前面是单选题，中间是不定项，后面是问答题单选题：考了hive内置函数，考了hive与spark的对比，hadoop节点默认备份是多少~（还考了斗破苍穹的主角是谁虽然我没看过印像中好像叫萧炎）不定项：有mysql中delete，drop和truncate这三者的区别特点（我对truncate完全没印象），还考了flink的一些知识。问答题：第一个是mapredce工作流程这个还好，第二个是如何解决spark数据倾斜的方法。这里时间不够了我一点没写，也没多少印象。这里我现在写一下加深点印象1.可以增加随机前缀或后缀：来打散数据分布，在后继计算中去除前后缀从而负载均衡2.广播小表，如果是原因是小表与大表join可以将小表广播到每个节点，避免产生数据倾斜。3.salting方法：为倾斜数据填加盐值，打散倾斜数据4.分区策略调整：通过自定义分区器或者合理选择内置分区器来均匀分布数据5.增大并行度：针对只有少量数据造成的倾斜任务，增加并行度可以更快地处理这些小任务6.数据预处理：合并一些小文件，fliter操作等第三四个就是写sql语句，第三个挺简单的就是第四题来不及看了。ok就是这些了，预祝大家都能找到自己想要的工作实现，我还是继续去沉淀去了，这一个月也不知道自己在忙些啥好像就是一直在刷算法题和sql题，八股都没怎么看，对组件的掌握还是太浅了。

Base：深圳前海腾讯数码大厦北塔入职landing指南： mentor会让你选电脑（mac是笔记本，win是台式）->报道前认真阅读邮件，会有一些协议以及阳光守则考试等需要即使完成->前往邮件前往指定报道地点，我是腾讯数码大厦->根据报道前一天/当天早上的入职短信，用里面的验证码去前台大厅的机子取一次性通行凭证->刷凭证后通过低层电梯前往8楼T站->携带身份证办理入职领取卡和入职大礼包（电脑直接在工位上）->和mentor联系找地方汇合前往工位->组装电脑安装软件->看mac os标准化联网指引配置内网->开始耕地作息 我是早10晚8（周...

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一面-业务面-日常实习（ 已oc）1、面试官自我介绍2、自我介绍3、对优质内容的定义4、推push怎么分析用户的喜好，怎么提高ctr5、讲讲上一段实习怎么0-1打造创作者的6、讲讲之前策划话题的时候最成功的话题是怎么做的，为什么会成功7、假如让你对我们的k12用户写内容推荐，你会写什么样的内容8、平时会使用什么社交社区类app，最喜欢用哪个9、小红书上列举两个你最喜欢的博主，为什么喜欢，分析一下他们10、你也有做小红书自媒体的经历，你是怎么做的11、 对未来的规划12、 现在这份实习想要离职的原因13、到岗时间，实习时长14、反问（我问了一下这个岗位具体的内容，每天要做什么）整个面试过程大概20分钟，面试官我的感觉挺好的，讲话很温柔，面试过程也挺舒服的，提问没有太过于犀利，甚至还没有我第一份实习简历挖的深，有提前搜一些面经和准备一些可能问到的问题