26届大数据开发|暑期实习面试记录

回顾一下这两个多月的血泪面试历程😭。本期讲字节和腾讯的暑期面试经历。

🗓字节跳动:
○广告业务:2/10一面挂。
是我收到的第一个暑期面试,面试问题整体难度中等,不会过于简单,也具有一定的深度,面试官比较温和,会适当引导。

○抖音/直播/电商/剪映:3/19一面挂。
考察内容比较常规,基本是实习项目、组件八股和数仓理论,但算法题没写出来,且缺少对实习项目的深入思考,于是一面挂。

○财经业务:4/3一面+二面,4/7三面,4/8 offer。

🗓腾讯:
○S3:2/18一面,2/18二面挂。
一面的过程整体非常流畅,询问反馈时面试官的评价很好,于是速通当天晚上二面。
然而,二面面试官与一面面试官的反馈完全相反,认为我不适合做这一行,甚至建议我更换职业方向。那天是我第一次陷入深深的自我怀疑。

○TEG:2/25一面挂。
高压力+强技术面,面试官很年轻且思维敏捷,问题一环扣一环,会抓住你回答过程中的漏洞一直进行追问,侧重技术和算法能力。

○PCG:3/10一面,3/12二面挂。
一面二面整体都比较流畅,问题和算法都比较常规,二面面试官额外问了一些408相关基础内容,算法和SQL基本都能做出来,但最后二面挂。

○IEG:3/24一面挂。
侧重平台开发而不是单纯的数仓,结合该部门的业务会出一些场景题,整体难度偏高,考察知识的全面性和应变能力。

○CDG:3/27一面挂。
全程20min,面试官没开摄像头,简单聊了两句,面试官认为我不适合这个岗位,于是给了一道算法题ac后就结束。

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开盒grx
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发布于 04-21 01:51 北京

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一·语言方面:由于很多大数据框架都是基于JAVA开发的,个人认为JAVA语言是必不可少的,有余力的话可以去掌握以下PYTHON😊二·数据结构与算法:大二课上没好好学,现在只能再补一遍了,悲😣打算刷完Leetcode的Hot100就先放一边,等秋招再刷别的题😇三·MYSQL:一个关系型数据库管理系统,SQL BOY的开始,初步领略通过建表来管理数据的思想,学完可以去刷一下基础50题和进阶50题(虽然本菜鸡只刷了基础50😓)四·Linux:会安装虚拟机,掌握常见linux常见命令即可五·Hadoop:一个分布式计算框架。所谓分布式,就是将一台电脑无法处理的数据量分散给一个由多台电脑组成的计算机集群来处理,互相分工,彼此合作,形成一个有机整体。框架分为三部分:HDFS(数据存储),MapReduce(数据计算),Yarn(资源调度)。虽然MapReduce已经逐渐被Spark淘汰,但思想依然值得借鉴。高可用机制也应当学习六·Maven:会用即可,打包项目用的七·Hive:也是一种SQL,有了MYSQL的基础应该还算好理解八·Scala和Spark:Spark是用Scala写的,在学习之前得先浏览一遍基本语法。Spark是基于内存的批式计算引擎,已经逐渐取代MapReduce(基于磁盘的计算引擎),APACHE也基本上停止了对MapReduce的更新(经典白学😃)。将来很多离线数仓项目也都是基于SPARK的,可以说非常重要了九·Kafka,Hbase,Flume和ZooKeeper:都是一些小组件,将来面试可能会问到十·Flink:一个流式实时计算引擎,本人JAVA基础较弱,听的时候也是懵懵懂懂当然,仅仅这些肯定远远不够,本人将来还要学Doris,数仓建模理论,数仓项目,八股面经等等。上述理解如有错误还请友好指正(叠甲叠甲叠甲😱)。这些理论也只是匆匆过了一遍(大一太贪玩,大二2月份才开始学),发布笔记也只是记录自己的学习过程,提醒自己不要懈怠(还有当个免费网盘😏)。如果能帮助到你就更好了,虽然我也比较迷茫😖
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