其实距离上次跳槽已经过去了三个月，我已经入职了新东家。今天终于克服懒癌准备一鼓作气发一下社招大数据的面经。    我是牛客的1v1的辅导老师之一星星。哈哈哈，为了证明一下我除了面试别人，自己去面试也还行，也拿自己的经历出来探讨一下。    【面试准备】    刷题：因为毕业比较久了，首先刷LeetCode热了个身。后来发现可能因为真的离应届生比较久了，没怎么考算法。    简历：我一直相信简历是工作经历的总结也是面试的思路，而非简单的一张纸或者说用来过简历评估。所以我简历改了2个星期，面试中间又做了一些改动。    制定招聘策略：    1.关于机会，首先我其实联系了几家猎头，聊了一些，觉得都不靠谱，最后其实是自己靠人脉解决了一半，剩下一半直接招聘网站找对应HR解决的。    2.因为很久没有被面试了，我定了一个梯度策略，先找了几家绝对不会去的小公司。中间试了几个不想去的中等公司。最后面的意向公司。    最后的结果是一共面了9个公司，有一个流程太长了，还有一个风评过于差劲，最后我主动终止了面试，剩下的拿到了offer。涨幅根据公司不同吧，最低40%多，最高110%。其实各家是比较平均的，大概都在75%左右。最高的和最低的都是特殊情况。前者我和面试官差点吵起来了，后者是著名送命公司，还要背井离乡。我还年轻，没有女朋友，就算了。       【面试经验】     为了保护隐私，我就隐去了公司名字和我最终入职的公司面经，还有几个特别重复的也不讲了。我的经历是做业务大数据平台的。java技术栈   【某上市公司】    一面：部门leader（视频面试）1小时多一点    1.如何确定flink任务的合理并行度？    从业务要求开始，根据workload特性，做压力测试，层层解反压，为Vertex找到合理并行度和chain strategy，然后倒推TM配置。聊了压测数据模型和真实生产的业务关系，如何解反压，如何应对IO密集和计算密集。    2.flink任务如何实现端到端一致？    ckp机制讲一下，端到端一致需要上下游配合，上游回放，下游幂等。接下来被follow up，kafka如何实现端到端幂等，两种实现，upsert mode和事务提交。面试官表示很满意，很前沿。。。我就很无语。    3.state的存储机制，主要是rocksdb    读写放大优化，cache优化。我自己实现了外部state存储，内置和外置的区别是啥，为什么要这么做。你怎么解决毛刺和倾斜的    4.实时作业托管平台设计    两种任务，flink dataStream和flink sql。 讲了一下flink on yarn的提交过程。然后讲了一下后台设计。被问到了如何打metric。这个我还真没想过，讲了一下我的了解    5.日志采集的原理讲一下    面试官以前做日志的，就是log agent那一套。用前东家的日志container服务吹了个比，面试官很感兴趣。    6.Presto怎么做的查询优化    讲了一下执行计划和一些内部特性的结合    剩下的问题是和我项目相关的。没考算法    二面：总监 1小时多    现场面试    先问了我最大的一个项目，讲了一下技术点和难点。    然后聊了一下数据技术的发展，对实时，OLAP和存储的看法。    问了一下Mysql大集群维护问题    然后问研发效能，怎么做开发和项目管理的    然后开始聊数据技术和业务的关系，一路扯到公司文化。聊得很开心。坦白讲，这个总监我是很喜欢的，后面公司也非常舍得给钱。可惜技术氛围不够浓厚。    三面：HR 30多分钟 电话面，在前东家楼下的咖啡厅    为什么要离职？    你作为项目owner如何拉通不同人，尤其是不同部门的人的利益的？    如果和你合作的一个更资深同事，他的技术方案你觉得不对，但是对方不肯退步怎么办？    你在工作中是如何帮助别人成长的？    你找工作看中什么因素？    还面了哪些家，有什么倾向？    你的期望薪资?    最后涨了75%。          【一个热门陌生人社交创业公司】       一面：小方向leader（电话面试）1小时       讲项目先过去30多分钟。对方的部门整体水位被碾压。       然后聊了一些数据仓库建模的理论知识       如何设计数仓分层，如何设计维度表，如何设计缓慢变化维，如何避免数据烟囱等等       离线数据产出时间优化              二面：老板 1小时多       现场面试       先让我手写了一个sql，给出用户登录日志，求次日留存。然后想看我能不能把sql映射到执行计划，现场手推了一遍，with 代码块重用，同一个key的shuffle合并。       剩下的非常八股       sql的优化，讲了mysql hive sql和flink sql。全程基本我在说。       kafka消费幂等问题，还有kafka的水平扩展怎么做       hdfs小文件问题。       jvm性能调优和诊断       听了一下我的一个项目       然后我从他眼镜反光看到他在百度了。有点尴尬- -              三面：HR 30多分钟 接上一面现场       为什么要离职？       你期望的工资涨幅？       你的职业发展规划，想做什么？       你薪资期望为啥这么高？       什么时候能到岗？              四面：加面了这家公司的一位VP，电话面试，30分钟       我本来还挺期待的，因为也基本算是马上创业成功的vp了。想好好交流一下，可惜全程他没说什么自己的东西。都是我在说   你在工作中遇到的最大的困难？   你工作之后最大的收获是什么?    你如何看待数据技术和产品，和业务的关系？你如何推动两者的结合和发展？    你对赛道怎么看？对UGC，商业化，社区的看法？    什么时候能到岗？结束              【一个热门的招聘软件创业公司】          简历沟通：          HR提前沟通了一下，我们的工作地点，工作强度很大，能接受么？问我为啥离职，为啥投这个，然后我说我这次要转方向，立马说那我们可能给不了你太高呦。心里不太高兴，想的是反正我也不去，嘴上说可以可以。最后HR介绍了自己的业务，然后约面。                    一面：peer面 1小时          面试官百度来的，讲真，这家公司别的不好归别的不好，我同样面试了百度，我觉得这个百度出身的面试官比百度的技术更好。沟通比较好，但是有点套方案          前面上来一堆java八股文。          IO与NIO          JVM和JMM          HashMap和ConcurrentHashMap          然后这里开始Follow Up。给HashMap加TTL，怎么实现          然后两三个架构场景题          Mysql和MongoDB的深翻页性能怎么解决？          我当时也是一蒙，没啥思路，对着引擎就上了，缓存游标啥的。然后讲了一个前东家的异步dump OSS的方案。最后他和我说他想问我用redis，就很尴尬          第二个 redis缓存查询结果，更新的时候怎么做失效          第三个 跨页消重问题          最后一个算法题，说思路          K路归并排序，K很大的时候怎么优化。跳表，败者树          后来发现这家公司的996居然要打卡实行996，少一分钟都不行。加班强度不小，加上HR还有PUA我的倾向，还后面这家公司HR约二面，就找个理由拒绝了。                    【一个食堂著称的老牌互联网公司】          hR首先简历沟通：          为啥看机会？          你在哪里工作？          你为啥要换城市？                         【一面】             这个岗位是数据仓库。所以上来先让我介绍我的业务和数仓分层             面试官和我业务背景差距特别大，用了很多时间解释我的业务场景             然后业务过程设计，粒度设计             然后问了一下实时数据仓库的建模啥的。             最后问了我一个大滑动开窗求UV，HLL 或者 roaring bitmap           二面 连续鸽了两次，然后我就不面了      【一个曾经落寞但是U字上升的老牌大厂】     基础平台     一面 peer面 40多分钟：   可能是我年限真的不长，一面是一个无情的八股文机器。    java的容器讲一下，List和Map的实现    讲一下java的两种锁    讲一下JVM的结构    讲一个项目    讲一下Spark的RDD是一种怎么样的数据结构    算法：合并两个有序数组，检查括号字符串合法性       二面 leader面 1小时不到：    算法， 检查平衡二叉树    flink 如何实现 exactly once。又是一轮 ckp机制    sql解析全过程，calcite是怎么做，stage生成    问了几个case怎么处理的，如何实现自动的列剪枝，谓词下推    spark的block管理    Spark 3.0，whole stage codegen，Adaptive execution，external shuffle service    auto skew detection，我讲了一个前东家的批实现和我自己在流上的实现    parquet和向量化计算    flink的repartition和 spark的shuffle的区别    问了一个项目    spring的AOP和IOC。这个是因为我做过后端开发       三面 传说中的女M 1小时多：    说实话，这个女M表现的并不友善。上来先是个人信息问东问西。。    FLink的多流join性能优化。这个是我项目相关的    failover快恢复   节点代码热部署怎么实现    然后我讨论了JM的单点性能问题，她坚持说这个不存在    性能调优    资源节约：这个地方我确实没怎么好好做过    state的实现和外化存储    interval join    业务的领域模型设计和我数据模型设计的对应    如何建设的数据服务，对外怎么保证SLA和准确性    口述一个算法的实现：分层打印二叉树，正反顺序交替打印二叉树。    坦白讲，这家是我面得最差的，给了我最低的涨幅，卡职级。而且三面面试官当时对我非常针锋相对，杠我每个点。一直挑战我说好多能力实现不是我自己做的blabla。    当时我非常不服气，后来想想，自己可能也有的地方不够solid。后来HR和我说一二面评价很高，三面确实低了一些。       【一家算是近一线的大厂】我的目标公司之一    一面 peer 一小时不到：    讲项目    又是任务托管平台    flink sql的生成过程， job graph 的实现，execution graph的实现。在哪里设计并行度，动态列实现，如何保存状态，如何报警重启    OLAP调优和选型    AP和TP的区别    说出OLAP的三个特点    说出流计算引擎选型的三个特点    这俩问题我印象深刻，头一次有人这么问       二面 leader 两小时，技术深度特别有：    上来先说一下你实时计算的架构，架构上从头开始捋    数据从哪里来，日志采集，服务端投递，离线数据，维表在redis，mysql和Hbase里    中间的计算引擎，flink和批引擎    结果的存储，kafka，mysql，hbase，redis，hive，presto等等。然后一个一个开始抠    日志采集的全流程，调优。    kafka和rocketmq的架构，高可用，负载均衡，kafka如何实现生产消费仅一次，ISR   kafka和rocket mq的区别    kafka吞吐为什么高？partition数过多为什么会有性能下降，针对这种场景设计page cache    kafka温数据转存储    kafka异地多活实现，我用的是直接冗余    kafka读写调优，tag存储怎么实现       Flink的端到端 exactly once。简直每面必问    性能调优，节点profile，反压怎么解，回撤放大怎么解     外存state的实现，cache的evict策略优化，如何减少读写放大，rocksdb的序列化优化    需要修改 state的方案，讲了社区的state process，也说了我们自己的方案    shuffle策略优化，skew动态检查    user defined join和user defined window怎么做，比如 sample join    failover快恢复：slot 备份，container提前加载。还有头条的region failover    JM的单点故障问题，这次这个面试官是能明白这个问题的       mysql的导入优化    Hbase的mvcc，hbase的block cache和索引，region replica和快恢复，full compaction优化，内存碎片怎么优化，mvcc在业务中的实践    hbased的大kv问题    redis怎么做的实时排序和flink的方案有啥区别    我自己实现的简易版数据湖，详细说了一下每个细节的实现    Doris的架构，shard和replica的实现    OLAP的实时导入和索引构建，这块是因为我说了一个索引实现OLAP引擎的思路    大数据量的olap引擎怎么解决的问题    Kylin的实时实现，这个是和我项目相关的，我自己实现了一个类似的    kafa的幂等实现，这个之前问过。       平台建设相关：如何做实时的数据血缘，如何做kafka的column级别安全控制       手写算法，m*n的矩阵，每一行从小到大排列，求前K小个数        三面 一小时 很高屋建瓴：    你的整体架构图画一下，数据流向    每个数据流和workload的特点    你的业务场景讲一下    你如何做性能优化的    如何做SLA的    如何优化资源的。（这个我又被问住了）    你遇到过什么生产环境的复杂问题，怎么解决的    为啥要跳槽    结束       四面HR：    HR是我一个校友，加上我面评还可以，全程没有为难。    老一套，谈薪，为啥离职，怎么选这几个公司    涨幅70%。       【写在最后】    其实面试过程中几个感慨吧。    第一个是高P面试其实面多了就可以发现思维方式是比较固定的。考察的几个方向其实每家都会问。和内部晋升相比也非常相似。如果有晋升需求的小伙伴，不妨面面试找找感觉。    第二个是社招中，讲好自己的故事十分重要，平时对自己的工作多总结思考。    第三个是视野要广，不管是技术上的还是非技术的，有一些问题可能因为精力有限或者业务有局限没有亲自做过，但是不代表你可以不会做。       希望这个经历的分享可以对大家有所帮助。