在Spark分布式计算的世界里，数据倾斜是个让人头疼的老大难问题。简单来说，它指的是在并行处理任务时，数据分布不均衡，导致某些任务背负了过重的工作量，而其他任务却轻松得像在度假。这种失衡不仅拖慢了整体计算速度，还可能引发内存溢出甚至任务失败，严重影响Spark应用的性能和稳定性。一、数据倾斜是什么？它长啥样？在Spark的分布式环境中，数据倾斜（Data Skew）是个常见的“拦路虎”。它发生在数据分布不均时，某些分区或任务处理的数据量远超其他部分，导致负载失衡。想象一下，一个团队干活，大部分人几分钟就搞定任务，而一两个人却要加班到深夜——这就是数据倾斜的真实写照。典型表现数据倾斜的“症状”其...

一面：问实习，三段实习一个一个问，八股只有一个volatile以及内存屏障算法：用有序和后序遍历的结果，重新构建二叉树二面：就讲了十八分钟实习，其他啥也没问，就开始做道题了...做完题问了一些软性方面的问题，比如任务没办法完成怎么办算法：删除链表重复元素反问挺有意思的，问：组内有没有什么AI应用落地的方向，答：有啊，AI Coding，我们用AI写前端，节省了一个hc...三面：简单问了一些八股1. Spring里面的设计模式2. 讲讲观察者模式3. 反射是什么4. 哪些具体的场景中使用了反射5. JVM频繁FullGC，如何分析处理6. 平时用Redis解决什么问题7. 缓存穿透如何解决8. MySQL慢查询如何解决9. 如何知道是索引失效了10. 理论上，MySQL单表数据最好不要超过多少11. 对于某个服务，如果要加监控，如何做算法：重排链表

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