Mq用的哪一种，有什么优势Kafka支持事务吗？Hashmap如何做到任意类型都可以用key这个事情Hashcode函数是根据什么计算的Hash如果出现hash冲突怎么办元素删除什么时候，红黑树转成链表多线程并发读写hashmap，如何做redolog、binlog、undolog分别作用能不能用redolog替换binlogRedolog没有刷盘会丢失？重启之后数据不就丢了吗Redis如何做故障转移哨兵模式具体怎么做平时linux用的多吗有做过系统分析吗？cpu打满或者内存打满的场景Tcp为什么挥手比握手多一次假设现在通信模式从全双工到半双工，挥手应该几次常见的错误吗，302是什么死锁的四个条件大数相加

后来我又陆续面了几家公司，基本上过了简历筛选的，二面三面都能过。拿了5个offer后，我把这套方法整理了出来，分享给一起找工作的室友和学弟学妹。第一步：三层拆解法 - 挖出你最值钱的东西很多人不是没有好的项目经历，而是不知道怎么挖掘价值点。我用的方法是"三层挖掘"：第一层：表面层（我做了什么）这是大部分人停留的层面，只描述做了哪些事。比如"我开发了XX功能"、"我写了XX模块"。第二层：价值层（我解决了什么问题）往下挖一层，思考这件事的业务背景和价值。比如"这个功能上线后，用户留存率提升了15%"。第三层：方法论层（我的方案为什么有效）最深的一层，是你的思考方式和解决问题的套路。比如"我建立了一套性能优化的排查流程，后续其他项目都能复用"。举个例子，假设你做过数据分析的实习：表面层："我做了用户行为数据分析，输出了XX份报告"价值层："通过数据分析发现了用户流失的三个关键节点，推动产品优化后留存率提升了22%"方法论层："我沉淀了一套用户分层分析模型，新人用这套方法上手数据分析的时间从2周缩短到3天"面试时，第一层只能证明你做过，第二层能证明你有产出，第三层才能证明你有成长潜力。第二步：STAR故事法 - 让面试官记住你面试官一天要见很多人，能记住的寥寥无几。怎么让他记住你？讲一个有画面感的故事。我用的是改良版的STAR法则：S（Situation）- 场景要有冲突点不要平铺直叙"我去年做了个项目"，要制造冲突感。❌ "我去年做了一个电商系统的优化"✅ "大促前一周，我们发现系统在高并发下会宕机，如果不解决，大促当天肯定会出事"T（Task）- 任务要明确具体说清楚你的目标是什么，最好有量化指标。✅ "我需要在一周内把系统的并发承载能力从1000 QPS提升到至少5000 QPS"A（Action）- 行动要有层次不要流水账式地罗列，要分层次说明你的思路。我一般用"三步走"的结构：先做什么（定位问题）再做什么（解决方案）最后做什么（验证效果）R（Result）- 结果要有数据+额外收获不只是说结果，更要说这件事给你带来的思考。✅ "最终系统稳定支撑了8000 QPS，大促当天零故障。这次经历让我意识到，性能优化不能等出问题再救火，要建立常态化的监控和预警机制。"第三步：反向提问 - 证明你在思考这个岗位很多人忽略了"你有什么要问我的"这个环节。其实这是一个展示你思考深度的绝佳机会。我一般会准备4类问题：1. 团队现状类"团队现在面临的最大技术挑战是什么？"→ 展示你想快速融入并解决问题2. 业务理解类"我看公司最近在推XX业务，这块和原有产品线的协同点在哪？"→ 展示你做过功课，对业务有思考3. 成长空间类"这个岗位上表现优秀的人，通常具备哪些特质？"→ 展示你想持续成长，不是来混日子的4. 工作方式类"团队一般怎么做技术决策？更注重稳定性还是快速迭代？"→ 展示你在评估是否匹配，很慎重千万别问"薪资多少"、"加不加班"这种问题，会显得你只关心个人利益。七、写在最后：从"求职者"到"问题解决者"回头看这半年的面试经历，最大的改变不是我的技术能力突然提升了，而是思维方式变了。以前我把自己当成"求职者"，觉得面试是在等待别人的评判，心态永远是被动的。现在我把自己当成"问题解决者"，我来面试是因为我看到你们团队有某个问题，而我恰好有能力帮你们解决。面试变成了一场平等的双向交流。这个思维转换听起来很虚，但真的会改变你面试时的整个状态。当你不再把自己放在"被挑选"的位置，而是平视着跟面试官探讨"我能为这个团队带来什么价值"的时候，你的自信、你的表达、你的逻辑，都会不一样。最后分享一个小工具，我最近在用AiCV简历王这个工具做面试准备，它能根据JD和你的简历生成针对性的面试题库，还有闪卡模式可以随时刷题。对我帮助挺大的，感觉像是给面试配了个陪练。如果你也在找工作，希望这篇文章能给你一些启发。面试这件事，真的是可以通过刻意练习变得更好的。加油。

●项目细挖 ●如何计算app push对用户增长的贡献●如果DAU发生下降，我要不停地拆解十个维度。应该怎么看最有效？●P值的含义以及原理

1.自我介绍2.职业规划3.介绍第三段实习，及实习项目4.深挖项目5.深挖第二段实习，业务内容介绍6.业务题：某款游戏DAU异常下降，要怎么做分析和处理7.AB实验题：游戏有个页面样式做了优化，要怎么设计AB实验来评估优化的效果8.反问

1.挑一个项目介绍2.了解实习经历3.针对实习项目，问数据层次怎么分层4.数据分层的作用5.针对具体实习项目，说明业务逻辑6.说明实习项目的“订单量"这个指标从源头到产出的 ETL过程7.针对实习项目，复盘后最大的难点是什么8.复盘之后有什么收获9.你刚才说复盘收获是处理小文件，那么spark怎么处理小文件的?10.处理小文件有哪些方法，举例子11.hive冷热分离的方法12.你刚才提到了组里有做ec存储，你了解ec存储吗13.暑期实习有什么感受，转正了吗14.了解spark的semi join吗，他是干嘛的15.了解spark的AQE，这是什么16.你刚才讲AQE提到了广播机制，这个在spark中很重要，讲讲广播过程呢17.了解网络吗?讲讲三次握手和四次握手区别。18.了解数据结构吗?讲讲0(nlog n)的不稳定排序算法Q1.求开方:给定排序算法。num=5.79，error=1e-8，求x使得abs(x^2-num)

●自我介绍 ●DAU下降，如果各个维度和漏斗分析发现所有用户群里都有DAU缓慢下降的现象，如何分析原因？●如果新用户留存率下降，如何通过数据判断是什么原因？●如果TikTok要在用户刷视频的时候插入广告，怎么判断在第几刷插入广告比较好？●ab实验如何验证没有流量倾斜？

设有12个数据(25，40，33，47，12，66，72，87，94，22，5，58};它们存储在散列表中，利用线性探测再散列解冲突，要求插入新数据的平均查找次数不超过3次。(1)该散列表的大小m应设计多（2)试为该散列表设计相应的散列函数。(3)顺次将各个数据散列到表中。(4)计算查找成功的平均查找次数。

三面-两周完成三面流程-后续两周推进oc一面：项目介绍；项目难点介绍；HashMap和TreeMap，安全的Map，锁粒度；ThreadLoacl作用；虚拟内存，映射方式；手撕：实现一个随机访问的集合；long数据存储去重怎么做；位图，16GB内存可以去重多少数据；16 GB = 16 × 2³⁰ Byte= 16 × 2³⁰ × 8 bit= 16 × 2³ × 2³⁰ bit= 2³⁷ bitk个有序链表排序怎么做；取10000个数据的前10个数据怎么做；查看占用CPU最高的进程，有哪些工具可以看；fullGC和MinorGC，G1垃圾回收器，怎么限制进程最大内存；死锁以及出现情景；二面： 50min项目介绍，挑一个项目详细介绍；前端到后端的调用是怎样的；单体项目到微服务项目是怎么转换的，调用方面有什么不同；Get和Post有什么不同；用户验证怎么做的；高并发分布式锁怎么处理；缓存与数据库一致性怎么处理；Redis内存满了怎么处理；RDB和AOF有什么不同；LRU实际应用怎么实现；怎么排查慢响应；索引数据结构，给所有字段加索引行不行；B+树有什么优点；手撕：Z遍历树；三面：20min自驱力怎么体现，详细说明；工作地点怎么选择，有什么期望；分布式数据库怎么设计，有哪些需要关注的点；hr介绍了业务需要钻研，问候选者自身能不能沉得住气；期望薪资；能不能实习；

五人一组，七面试官，轮流简历提问，无非技术问题1. 1-2分钟自我介绍2. 大数据相关擅长技术？数据开发相关3. 大数据组件了解多少？ 了解一些底层原理4. mapreduce过程？ 开始吟唱5. mapreduce比spark差在哪？6. 数据库or调优？7. rownumber作用，与rank区别？

自我介绍 项目介绍Spark：Stage如何切分？原因？倾斜原因？如何解决？介绍一下概率算法（HLL、CMS）Flink vs Spark 容错机制、故障恢复机制 异同？Flink 窗口处理迟到机制？除了Watermark呢？Exactly-onceRay了解吗？算法：三个数组各取一个数得到 a, b, c问：min(|a - b| + |b - c| + |a - c|) length < 1e6问有排序后 ON 做法吗？

一面： 自我介绍拷打实习询问慢sql怎么解决DQC怎么保证手撕golang 写mapreduce流程二面：自我介绍拷打实习二面很简单 基本上没有八股 问一下实习经历三面：自我介绍拷打实习linuex命令docker命令shell脚本编写

●携程机票BU的收入主要来自哪里？○佣金○保险（延误险等等）○值机选座等等副营项目●指标异动：如果收入下降了5%怎么分析●AB实验：如果发现是研发上线了新的算法，导致页面加载时长变化。AB实验流程？○问实验不显著的时候，如何减少方差。CUPED●用户客服进线率：用户为什么进线？○退改机票○不了解转机行李该不该取出来，如何选座等等●我们希望给用户推送售后相关信息减少进线率，怎么用模型来预测谁会进线？用什么模型？怎么做特征工程？

1.自我介绍2.threadLocal是什么，在项目中是怎么用的3.你刚才说到弱引用，那弱引用和非弱引用有什么区别4.jvm中堆和栈各自有什么作用5.比如说我在一个 java 编写的函数，在函数内哪些写法会是分配到那个栈上面，哪些写法的数据会分配到堆6.给了两个例子，让判断是分配在堆上还是栈上7.刚才说到逃逸分析，逃逸分析是个什么技术，他的目的是什么8.问实习9.解释一下乐观锁和悲观锁，它们的核心的差异点在什么10.使用那个乐观锁防超卖？那我想问一下你的技术方案是怎么样的？11.简单的去讲一讲，乐观锁的sql你是怎么实现的，敲在公屏里12.sql题目13.你是人工智能专业，为什么想从事java后端工作，背后的逻辑是什么14.人工智能和传统应用开发，你有什么看法15学校里有没有做过人工智能相关的项目16.（扯到车道识别这项目）那你刚才这里比如车道识别的话，它主要的在现实中要解决问题是什么？17.针对一个没有做过的方向的事情，你是如何去进行学习的？你是如何学习一些新技术的，这些如何去学习的18.反问实习生工作内容大数据相关项目，涉及sql语句编写

1、自我介绍2、快慢表平替怎么实现的？举具体例子，仔细讲实现逻辑（问的很细）3、数仓分层的作用——》怎么统一数据口径4、讲讲HDFS的组件及每个组件的作用5、SQL（开窗函数）6、hashmap是否是线程安全？为什么反问：1、面试情况——》无法回答2、培养计划——》无法回答有一说一，第一次面大厂，都不知道哪些可以反问。。下午6点左右收到的感谢信。自己准备确实不足

30分钟 0.自我介绍1.谈了谈有无考公考研的打算2.回归正题 介绍项目（某硅谷的离线实时，还有paimon湖仓）讲了讲ads层指标什么三天登录，用户流向分析之类的，我说这三个项目指标都差不多问了我在哪做的，我说在自己虚拟机上部署的问数据来源，我说是有模拟生成业务库数据和日志数据的jar包，然后讲了一个这两条链路的数据的路径，maxwell，flume,kafka什么的然后问我paimon湖仓 怎么做的  我说paimon湖仓用官方的mysql-paimon的包直接进行同步，代替了maxwell然后我说paimon的snapshot+tag代替了传统离线的拉链表，感觉很方便，问我什么地方做的拉链，我说的用户表，然后我又讲了讲hdfs的小文件，paimon怎么解决的实时写入的小文件问了有没有遇到过什么问题  我说遇到执行任务的时候doris fe节点崩溃，查不到数据，然后我就一直扩大内存，虚拟机也搞得一台25g了3.flink怎么保证数据不丢不重   我答了kafka支持事务，checkpoint记录状态和kafka消费位点，又讲了paimon sink的时候自动清除没有snapshot指向的manifest来删除故障前多读的数据，说了一堆paimon相关的，比如lsm树文件结构，checkpoint时产生snapshot，还有paimon写入文件的大概流程4.数据倾斜  我说的原因就是比如短视频业务下某个视频火了产生热点key，导致某个分区数据特别多，可以用flink的重分区算子，写代码加盐打散，或者自定义kafka的分区逻辑5.sql优化  我说的谓词下推提前过滤，多表join优先join小表，还有starrocks，doris这些olap引擎的CBO优化查询，讲了starrocks物化视图是一个实际读出来的表，可以设置新鲜度来变更读的频率，而且CBO会自动查询sql语句的查询结果是不是某个物化视图的子集，以此来优化，然后这些引擎底层也会帮我们做些优化。6.问我知道paimon的结构化非结构化数据的存储格式吗    不知道，没接触过6.1讲一下什么是湖仓一体 我说是湖的各种数据都能存和仓的规范的，规定好字段名，类型等元数据便于分析的能力的结合，我自己又说了一些什么schema on write，read之类的7.问我还知道什么数据湖技术  我说iceberg，hudi 区别我之前看过，但是忘了，我就记得paimon和flink的集成比较好，比较亲儿子，然后就没问了8.怎么看现在很多人都投身大模型行业   我说的感觉很正常，因为这个ai本身看着就很吸引人（）8.1我说我用过那个阿里云的data什么，面试官说dataworks是吧，就是我们之前做的，问我还用过什么，我说阿里云的flink,fluss都用过，也用过神策，然后面试官讲了讲他们的产品8.2说了说我做过的其他东西，我说我搭建过网站，做过抖音小游戏但是上架太麻烦（）9.英语好不好  我答：半废   面试官说那海外业务就不考虑你了10.怎么看data+ai （因为我简历上写了了解data+ai）我说的就是从前我们用个什么库只能对文字完成基本情感的正负分析，而引入了大模型就可以做出更精确的判断，比如用在用户直播间识别弹幕给主播提建议，或者金融行业智能agent检测到风险实时邮件通知之类的反问 15分钟1.flink现实市场上用的多不多2.paimon这类数据湖到底用的多不多当时忘录音了（），有的问题记不清了整场面试也是又说有笑，面试体验给到夯（）🤠🤠🤠

面的是国际化外卖业务的岗位。问的问题不算很难，但准备得不太充分所以答得不太好。1. 如果滴滴外卖要在一个新的城市开展pick up服务，如何估算订单量？2. 指标体系：如何衡量用户在下单之后的体验？3. 如何衡量会员服务是否成功？4. 指标异动：售后率突然从3%上升到6%，如何分析？

（不知道是因为是下班时间面的还是要面很多人，问的很快很浅显）1、自我介绍2、实习的数仓分层3、实习时ETL工具，调度工具4、你项目里有微服务，技术栈为什么没写Java5、你现在的分析库主要是Doris吗？6、了解现在主流数据湖的优势和不同吗？7、你了解数据指标体系怎么搭建？8、数据治理的工作怎么开展吗？9、哪种算脏数据，怎么清洗数据？反问：1、公司业务2、技术栈3、信创

第二场面试，但面的莫名其妙的。11.13于ssob投递，当时投递的是虾皮后端开发岗，hr接收了简历后提议给我转投数据开发岗（并提到此部门做的也偏后端）。当时没多想就同意了，并约到了11.18进行面试。当时电话对面的人语气似乎很急切，一直问下月初前能否到岗。 但昨天下午开始面的时候我就傻眼了，面试官一上来就和我提到，实习岗位和我的简历技术栈不匹配，他这边主要是招收大数据开发的（写SQL）。接下来对着简历问了一些八股就匆匆结束了，前后总共二十分钟，甚至算法题都没问。 这次面试过程没17号晚上面快手那场那么紧张了，精神状态好了不少，看来还是得多面，能面一场是赚一场，越面越从容。顺道问一下各位牛友，虾...

面试时间：2025.10面试部门：数科事业部timeline：09.29投递，10.21一面，10.23二面，11.03HR面，11.05意向一面（1h）自我介绍实习经历中的监控体系详细说明（20min）讲一个你负责的需求，并说明有哪些难点（10min）hive中外部表和内部表的区别hive中order by/sort by/distribute by/cluster by的区别什么是数据倾斜问题如何解决数据倾斜问题sql题：给一张用户还款表，字段有id，还款时间，还款金额求每个用户的总还款金额求每个用户截止到当日的累计还款金额反问2025.10.23 二面自我介绍实习内容介绍实习过程中遇到的...