字节一面-机器学习平台工程师-火山引擎

项目和八股环节：
1. MapReduce 计算框架的介绍；
2. 自己项目的实现，自创的MapReduce算法；
3. MapReduce原理，MapReduce两阶段；
4. shutffle的作用；
5. 意外情况的处理；
6. 心跳放在什么地方；
7. work失去心跳有什么机制检测；
8. 为什么自己设计一套MapReduce不要hadoop的；——>轻量级；
10. 介绍spark streaming ；
11. 定时脚步生产实时数据，采集之前的日志存在什么地方，定时采集是怎么定时，频率；
12. apache Flume你介绍他的作用；
13. kafkfa在项目中的作用；
14. 日志放在什么地方，为啥日志放在hbase中存储；
15. 队列，不丢失，安全可靠是怎么样；
16. spark 宕机之后保持 ；
17. hdfs 文件系统的好处；
18. 文件需要多副本的机制；
19. 算法层面的东西，balabal；
20. 数据并行 模型并行 的区别；
21. 什么东西放在其他显卡上，忘了；
22. 学习用什么深度框架比较多；
23. 数据并行放到不同显卡上，数据切分数据是怎么怎么汇总；
25. docker训练会用到；
26. docker分布式；
手撕代码环节：
实现有向无环图的两个case：
case1：输出其中一条路径；
case2：输出它是否有环路；
反问环节：
1. 火山引擎组情况？算法业务有哪些？
2. 我的情况合适做算法还是工程？
3. 部门的用到的技术栈有哪些？