快手推荐算法一面面经

项目追问： 1.你如何去评估一个数据仓库的好坏？2.你如何去完成数据的质量治理？3.你如何去制定优化数据仓库的方法？总体来说都是很开放性的题目，要对数据仓库有自己的思维和理解，以及要有一定的整体意识和目标意识。八股：1.spark的作业调度2.spark和mapreduce的区别3.sparksql的执行流程以及catalyst优化4.spark的内存结构5.flink和spark有什么区别？项目的flink是如何使用的？八股部分比较基础。算法：三道简单sql一道leetcode hot100 是medium还是hard忘了，不过都hot100了出啥都一样算法部分比较简单。

自我介绍 1.介绍一下HashMap、concurrent HashMap 2.知不知道LinkedHashMap 和 ArrayMap 3.对线程安全有什么理解 4.内存泄露 5.死锁 6.CAS 7.讲解一下synchronized，以及是否可重入 8.volatile的原理以及和synchronized的区别 9.reentrantlock的底层实现 10.反射 11.动态代理 开始问RPC轮子 12.TCP三次握手 13.TCP/IP拆包黏包问题 问项目 14.项目中智能客服接入了哪个大模型 15.RAG和Function Calling 算法： 最长重复子串 合并两个有序链表

1.客户端卡顿如何排查？Android绘制过程是怎样的？1.5.sychronized和volatile介绍2.你实习的过程有做技改，提升提现在哪里？内存空间的提升通过哪些指标提现？3.GC算法有哪些？有针对GC做过优化吗？4.实习中redis复合键结构为什么这么设计？tps多少？这么设计的理由是什么？如果tps扩大十倍会保持有哪些优化？bitmap的方案和TTL方案有哪些值得注意的地方？监控要新增哪些设计？CPU性能和哪些指标有平台性变化？5.Hashmap说一说。concurrenthashmap能线程安全，那如果我们要搞list呢？用什么写？6.java里有哪些常见的异常？（各种exception和error）我们用trycatch做捕获什么情况下会无法被finally处理？7.说一下实习的灰度发布和状态机具体设计。8.说一下AI的使用，知识图谱怎么做设计的，怎么提升知识图谱和你所设计的sql系统的转化效率？9.Androind里的mesaage，queue，looper，handle之间的关系是啥10.有没有写过内存泄漏的情况，怎么解决手撕一道easy

最近无聊便想着那之前没有写完的面经跟大家分享一下，希望能帮上大家，目前也没有太多精力继续面试了，姑且打算结束秋招。二面二面的时间我记得好像是9.9，因为一面是9.3。目前我就记得二面的时候，面试要我打开我的项目然后共享给他挨着讲逻辑，讲思路以及尝试优化的方法等，这个是重点，最后的手撕题目的话有点忘记了，我记得好像是hot100或者150的题目，大家多刷刷还是有用的。三面三面应该是leader吧，体验很不错，面试时间是：9.17自我介绍之后是对一些基础的简单提问，然后之后就是一些算法的思想啊，或者针对简历上写的东西的一些提问。还有部分是关于系统设计的这一类的。HR面HR面时间是：9.25日就是一...