滴滴

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。

个人比较喜欢这种一天面完三面的面试，确实比起别家每面一面然后排序一周要好很多。具体几个体验的点：1.估计是统一的面试，会议室不太好约，面试官都是在工位面的，一面的时候，面试官那边特别嘈杂，很影响回答思路，反馈后，也是辛苦面试官，他每提一个问题就闭麦了。2.本来以为秋招都结束了，10多天没看八股，八股这东西真的就是“唯手熟尔”，一面有些问题回答不全，被面试官评价“基础有待加深”。3.滴滴最喜欢问的问题是“让你从现在的角度看，你过往的实习经历里有哪些做得不好的地方，如果现在让你做，你会怎么做？”，二面和三面都问到了，感觉确实有点偏压力面的意思，然后之前没准备过，二面被问懵了，三面再问就对答如流了。4.滴滴的面试风格和jd很像，时间不长也就30-40分钟，也没有手撕，感觉八股也是问得比较中规中矩，也没有场景题，相对是很友好的。面经如下：一面：实习经历http请求的过程http为啥需要三次握手介绍一下http 2.0,为什么是基于udp的实现介绍一下你了解的不同jdk版本的差异多线程之间怎么共享变量事务注解失效的场景给几个sql语句判断有没有命中索引redis为什么要避免大key二面：介绍一下hashmap说说hashmap的一个线程安全问题说说线程池的核心参数怎么设置这些参数实习经历介绍实习经历里有哪些做得不好的地方rocketMq分布式事务的原理mq重试机制的底层实现三面：实习经历redis为什么快redis底层 hashmap的扩容实习经历里有哪些做得不好的地方喜欢做什么类型的业务

迄今为止感觉最不礼貌的面试，感觉也不太想招人啊😅。提前十七分钟想去调一下设备然后直接被拉进去开始了，直接开始问。项目，八股等等拷打一个小时基本都说出来了，然后做算法，差不多还有输入没整完说时间到了，直接结束，也不给反问

后端，出行技术一面9.26，立马约二面，后因面试官当天没空，协商改到了国庆后二面10.9手撕的题有点难度，但是刚好前一天做到过，撕的比较顺滑，感觉发挥还不错。反问环节面试官说技术面就两轮，但是等到现在也没有后续的消息，官网一直显示面试考察中，xdm这到底是挂了还是没挂？如果泡池子不应该hr面完再泡吗？