又是超过一小时的拷打，感觉这次挺综合的，八股、语言、大数据全都问了一遍1. 项目拷打，主要问我的项目为什么采用Hive Transform这种比较小众的方案，我的回答感觉他还是比较满意的2. 简述至少3种常见的排序算法，时间复杂度，稳定性3. 关系型数据库的索引的常用数据结构是？选择这种数据结构的原因是？4. MySQL中什么时候会导致索引失效？5. Java线程安全的数据结构有哪些？6. ConcurrentHashMap是怎么实现的？相比于在直接在HashMap外边加锁有什么区别？7. HashMap的key可以是什么类型？有什么要求？8. 处理金额相关的数据的时候，应该如何存储？在Java中和MySQL中应该选择什么数据类型？9. Linux下如何用一条命令统计某个目录下各个子目录的占用空间大小？10. 如果把Linux换成HDFS呢？如何统计？11. 对于一个超大的HDFS系统，会有什么性能风险？有什么优化手段？12. Spark的并发度是如何控制的？在一个任务中什么情况会导致并发度变化？13. 考虑以下场景：某电商网站有一个用户表（用户id，用户所在城市）和一个订单表（订单id，下单用户id，订单金额），请（1）统计总销售额前十的城市和这些城市对应的销售额（2）统计总销售额在10万元至20万元之间的城市14. 一个表有年、月、pv三个列，要求写行专列代码，转成年、一月、二月、三月……

连续拷打超过一小时，传统八股不多 大数据相关拉满1. 项目拷打，主要拷打我上一段实习做的数据项目的技术选型2. 算法题：搜索二叉树，找两个值最近的祖先3. 请简述进程和线程的区别4. 给我了一个二叉树，让我说出其前序、中序、后续遍历的顺序5. Spark相比于Hadoop MR的优势 和劣势在哪里6. 描述一下Spark的宽窄依赖7. 在大数据开发的过程中，有哪些常见的数据倾斜情况8. 你刚才说的Kafka的数据倾斜，通常是什么情况导致的？如何避免？什么情况下 无法避免？9. 如果由于数据倾斜，导致Kafka一个分区消费慢，有什么处理方法？这个方法 有什么局限性？10. 如果上游Kafka没有数据倾斜，你在用Flink消费的时候出现了数据倾斜，通常是 什么原因导致的？有什么解决方案？11. Hive外部表和内部表的区别？12. Hadoop中Map任务数和Reduce任务数的决定因素？应该如何优化呢？13. Hive中order by和sort by语句有什么区别？14. Linux下如何在shell脚本中判断上一条命令执行成功与否?

这位面试官很高效了，大约40分钟解决战斗，但是有些高冷，看不太出来对我的回答是否满意0. 项目拷打，没什么共性，不详细写了1. 变量什么时候在栈里，什么时候在堆里？2. 描述在浏览器输入网址到展示页面的过程3. 你刚才提到了DNS，也提到了HTTP需要先进行TCP三次握手，那DNS需要三次握手吗？4. 对于二维数组的遍历，两种写法哪种性能更好？（一种i在内层，一种j在内层)5. 你刚才说第一种写法（先按行遍历)更好，是在读的情况下，那写入呢?6. 介绍3种你熟悉的排序算法？时间复杂 度分别是多少?7. 你刚才说的这三种算法，哪些是稳定的呢?8. 如果给你一种新的排序算法，如何判 断其是否稳定？9. Linux的常用环境变量有哪些？分别是什么作用？10. 0git merge和rebase有什么区别？什么时候该用rebase11. 设计题：设计一个任务调度系统12. 你这个系统的master如果挂了，会怎么样？13. 你这个系统的worker如果挂了，会怎么样?14. 算法题：归并找多个数组的中位数

这面试官……哎……收到反馈链接该吐槽就吐槽，别惯着

做技术面试官这些年，我发现应届生简历上的项目越来越”丰富“了。毕竟简历上，除了学校和专业，能拉开差距的几乎就是各类项目——不管是大厂实习项目、读研时跟着导师做的课题，还是自己业余捣鼓的小项目，都成了争取面试机会的“敲门砖”。但随之而来的，是越来越多“一眼假”的项目，简历上写得天花乱坠，一追问细节，就支支吾吾、漏洞百出。今天就聊聊，那些看似“加分”的假项目，到底能不能帮你拿offer，以及什么样的项目才是真加分项。先说说最常见的实习项目，几乎80%的候选人都会“美化”实习经历，这本身无可厚非，但过度包装很容易露馅。第一种是夸大工作范围，把团队几个人的工作全安在自己身上，面试时只要追问核心细节，比...

做技术面试官这些年，经历过线下面试的严谨，也适应了线上面试的便捷。自从公司全面转为线上面试，虽然视频沟通少了些面对面的直观感，但对算法题作答来说，不管是候选人提交代码，还是我们校验结果，都比以前方便了不少。但是去年开始，我被一个新问题困扰——越来越多的候选人在面试中使用AI辅助。这事儿最让人纠结的地方在于，大多时候都只是“嫌疑”，没有实锤。你说直接判定为作弊吧，怕冤枉了品行端正的候选人；可要是在面试过程中直接点破，又容易引发投诉和舆情。更麻烦的是，由于这几位作弊的候选人，我们整个面试团队都会变得格外警惕。之后面试每一个人，都会下意识地寻找作弊的蛛丝马迹，眼神、语速、回答的流畅度，甚至是镜头外的...

做技术面试官这些年，筛选简历时见过太多光鲜亮丽的背景，却也常常被一些“不起眼”的细节打动。今天想分享的这个面试案例，核心很简单：一位候选人，算法题发挥失误没写对，但我从一开始就因为他的开源项目决定面试他，最终也因为这个项目，给他高分通过，也想借这个案例，跟正在求职的应届生聊聊，什么才是面试中真正的加分项。每天筛选几十份简历，大多是名校背景、大厂实习加持的应届生，难免会审美疲劳。直到看到这位硕士候选人的简历，没有亮眼的第一学历，也没有大厂实习经历，项目经历也只有一个Linux相关的开源项目，但就是这个项目，让我瞬间停下了滑动鼠标的手——这个开源项目，其实并不是什么高大上的生产力工具，只是个安卓手...

从事技术面试官工作多年，每年面试几十位应届生和初入职场的同学，最近这几年，一个非常明显且令人无奈的趋势，愈发清晰——各位同学的“八股文”背诵能力，已经进化到了令人惊叹的地步。无论是Java集合的底层实现、常见排序算法的时间复杂度与空间复杂度，还是JVM垃圾回收的各种算法、InnoDB的存储结构与事务隔离级别，几乎问什么答什么，甚至有些同学的背诵流畅度，比我们这些天天用这些技术的面试官还要熟练。这看似是好事，却给我的筛选工作带来了极大的困扰：大家的“标准答案”都一样，我总不能在面试评价里写“凭第六感觉得A同学更靠谱，B同学只是纯背诵”吧？这种主观判断既不专业，也对同学们不公平。除了八股文，算法题...

震惊，这是面试了多长时间，竟然能问出这么多问题