京东数据开发一面

状态最差一次面试,整个人在漫长春招一个多月后开始说话语无伦次+脑袋不转。
0. 面试官自我介绍,问实习时间
1. 自我介绍,简单讲项目
2. neo4j底层怎么存储:基于磁盘的二进制文件存储
3. 故障怎么办:故障检测、宕机恢复
4. 访问量增加怎么办:水平扩展、读写分离、索引缓存(redis
5. redis怎么数据一致性:单线程保证了、主从同步、持久化机制
6. py的dict怎么安全多线程?加锁
7. py线程池 threadlocal:忘了
8. 分布式负载均衡的算法:rr、wrr、随机、加权随机、最少连接
9. CAP:一致性可用性和分区容忍不可兼得,一般舍弃C或者A
10. 项目和hdfs的区别:算法上,结构微调
11. 知道其他大数据组件吗:没咋看
12. 分布式系统总结 共通的特点解决问题和架构:解决一致性可用性分区容忍、负载均衡容错。。架构是分namenode和后面存储node
13. 解决数据一致性的方法:2PC预提交 + 正式提交、投票、最终一致性
14. 场景:py 生产者消费者 时间戳数据 怎么实现
15. Queue有界的话怎么办?丢异常
16. 报错怎么解决:重传、调速度
17. queue锁怎么设计:互斥锁、又说了乐观锁桶锁好像跑题了。。应该有条件变量?
18. 加整个queue还是怎么加?生产者生产的时候消费者没办法消费:只锁关键小段代码
19. 假设分布式系统十亿数据挑选最大top10:每个服务器选top10然后归并。选的算法可以hashset、可以bitmap、可以堆排,考虑到内存。
20. spark用py写的?对。。
21. 卡夫卡用过:恩
22. 反问

感觉又要凉了,自己面的方向太多做的东西又杂.. 路漫漫其修远兮😌
全部评论

相关推荐

以下是本人在大数据方向的技术栈学习路线,另外还有诸如HBase、Kylin、实时数仓项目、数据湖项目、湖仓一体等。下面列出的是基本所必须掌握的内容。对于项目方面,建议先离线后实时开发的学习,再之后便是数据湖等项目。另外推荐可以经常翻看《大数据之路》这本书,里面涉及到的理论和企业中的白皮书基本一样。平常也可以多翻看各个公司公开分享的技术文章,源码等。类似阿里的学习文档、美团的技术文档等,在没有实际生产经验时可以了解各个场景下技术选型、底层调优、内存调整、资源配置、数据治理等各个重要环节和内容。1、Java:JAVA SE、JVM、JUC(刚开始只需要看Java基础就可以了,不需要学习一些web框架,因为不管是源码二次开发,UDF开发,还是数仓都不需要用到这些框架(除了平台开发之外),像Spring这些web框架,在学习完所有的大数据框架之后,找工作之前如果还有时间,可以去学一学这些框架【加分项】)2、Linux+Shell3、Git、Maven(了解会用,有印象,如果需要使用能快速学习上手使用即可)4、Hadoop(HDFS,MapReduce,Yarn)5、Zookeeper6、Hadoop高可用(了解即可)7、Hive(重点,需要熟练了解原理,并且会写HQL,以及一些优化,是基础)8、Spark(大部分公司都是写SparkSQL,并且调优,需要明白底层原理,内存结构,SparkUI等)9、Flume10、Kafka(时间紧张的话,可以先放一放,和Flink一起学,kafka+Flink+Spark是处理实时数据的)11、Maxwell、DataX、Dolphinscheduler(项目中数据同步、模拟日常调度工作)12、sgg电商数仓x.0(跟着做完这个项目,就知道什么是数仓,什么是维度模型,什么是指标等等,以及生产中一些内容)13、Flink14、MPP架构(类似Doris、Clickhouse)15、实时数仓项目16、数据治理17、数据湖、湖仓一体18、刷算法、刷sql、刷场景题
数据人的面试交流地
点赞 评论 收藏
分享
评论
8
11
分享

创作者周榜

更多
牛客网
牛客网在线编程
牛客网题解
牛客企业服务