阿里、头条、美团、快手大数据开发岗面试总结

以你之姓@ 2022-10-26 00:52 269阅读 0赞

**面试背景：**

从去年10月份开始，陆续面了阿里，头条，美团，快手四家公司的大数据开发岗位，近20场面试面下来挺耗费脑力的，不过结果还行，除了头条外，目前拿到了其他三家的offer，今天把还能记住的题目做个整理，整理是按技术分类的，因为确实记不太清哪一场问了哪些题了。

**面试感受：**头条和快手风格相似，每一面基本都有算法或实现题，算法主要是leetcode easy, middle难度的题，这跟你面试情况有关，可能项目上没有亮点的算法题会出的难一点。笔者刷题不多，也就100多道吧，还好没有遇到太难的算法，不过刷题还是平时没事可以在趣IT多刷刷的好，毕竟每次面试才突击刷有点累，刷题也有助于开阔思维。实现题主要是让你实现下HashMap，LRU，生产消费者模型，单例模式等，面试官通过这些可以看出你对数据结构的理解和代码实现能力。阿里和美团的话，算法题不是很多，但会比较注重问项目里的亮点，我理解的亮点包括你开发或优化过比较有价值的功能，解决过复杂或有难度的问题等，这个需要自己根据做过的项目总结好。数仓的话SQL，建模理论问的比较多。

**面试题汇总：**

**1、Java基础**

(1)说说Java里的多态什么意思

(2)Java 里的final关键用过吗

(3)讲讲[volatile][]关键字的作用，与[synchronized][]关键字的不同

(4)了解HashMap的内部结构吗?自己实现一个[HashMap][]

(5)HashMap、Hashtable、ConcurrentHashMap的原理与区别

(6)用Java实现一个生产者消费者模型，可以用BlockingQueue阻塞队列

(7)了解哪些设计模式，实现一个单例模式

PS：做大数据开发，java基础是必须的，一般一面，二面都会问到，java基础答的不好，一般都不会给过。

**2、数据结构与算法**

算法：

·搜索旋转排序数组，leetcode 33，中等难度

·实现一个LRU缓存，leetcode 146 ，中等难度

·用两个栈实现一个队列，leetcode 232 , 简单难度

·给定一个非空的整数数组，返回其中出现频率前 k 高的元素。Leetcode 347 , 中等难度

·二叉树的最近公共祖先， Leetcode 236 , 中等难度

PS：就记住了这几个，大家也能看出来，基本都是leetcode上的题，刷题还是很有必要的。刷题时建议先按分类刷，像二分查找，动态规划都有一些固定的模式的。

数据结构：

·布隆过滤器

·Bitmap

·B+树

·LSM Tree

·跳表

·Hyperloglog

**3、Hive**

做大数据，[Hive][] SQL也是必问的，大厂的ETL任务很多都是Hive SQL，主要问题如下：

·Hive row\_number，rank两个函数的区别

·Hive窗口函数怎么设置窗口大小

·Hive order by,sort by,distribute by,cluster by 区别

·Hive map,reduce数怎么设置

·Hive SQL数据倾斜有哪些原因？怎么优化

·parquet数据格式内部结构了解吗

·Hive数据选择的什么压缩格式

·Hive SQL 如何转化成MR任务的

·Hive 分桶了解吗

·Hive的udf、udaf和udtf了解过吗？自己有没有写过udf

·怎么验证Hive SQL 的正确性

·lateral view explode关键字来拆分数组

·join操作底层的MapReduce是怎么去执行的

SQL应用题：

（1）一个login\_in表，userid、login\_time、ip，数据量很大，一个人可能有多条登录数据，取出最近10个登录的用户。

（2）还是login\_in表，统计登录的总条数( PV )和登录的总人数 (UV)。

（3）一个用户好友表 userid , follow\_list (该用户的好友id数组)

A \[B, C, D\]

B \[A, C\]

C \[D\]

统计这个表有多少对好友

PS：这个主要考察你平时写SQL多不多，数仓开发岗会比较在意SQL能力

**4、MapReduce&Spark**

（1）MapReduce的作业流程，涉及到几次排序

（2）[Spark][]任务执行过程

（3）MapReduce Shuffle 和 Spark Shuffle的区别

（4）Spark的内存管理模型

（5）讲讲Spark Shuffle

（6）Spark Shuffle bypass模型了解吗

（7）Spark使用中遇到什么问题，怎么解决的

PS：MapReduce&Spark是主要的离线计算引擎，需要对任务调度流程和可能出现性能瓶颈的点熟悉，懂得组件原理和调优，如果工作中遇到并解决过大数据工程性能问题会有加分。

**5、Spark Streaming&Flink**

（1）Spark Streaming 与Flink的对比

（2）[Flink][]怎么做到Exactly Once

（3）Spark Streaming能做到Exactly Once语义吗

（4）Flink的StateStore有哪些，工作中用过哪些

（5）做过Flink内存调优吗

（6）遇到过OOM的情况吗，怎么处理的

（7）讲讲Spark Streaming 与Flink的反压机制

（8）Flink的窗口函数，时间机制，CheckPoint机制，两阶段提交

（9）Flink 双流Join

（10）Flink State TTL怎么设置

（11）Flink 维表关联有哪些方式，数据量大时怎么处理

其他一些应用题：

（1）实时PV，UV统计

（2）实时TOP N 统计

（3）广告曝光流和点击流实时join

PS：不仅要对组件的原理清楚，还要实际做过实时相关的业务开发，面试官也会出一些他们场景的业务让你说下你会怎么设计，所以需要多关注些实时业务场景的应用实现。

**6、数据仓库**

（1）你们公司数仓是怎么构建的，怎么做的分层

（2）说说范式建模和维度建模的区别

（3）说说星型模型和雪花模型的区别

（4）设计一个统计各渠道用户留存的模型

（5）缓慢变化维怎么处理

（6）你们数据怎么同步到数仓的，怎么保证数据不丢失

（7）数据质量怎么控制

（8）数据规范怎么定义的

（9）如果进行元数据管理

PS：数仓方法论的东西需要了解，数仓整体的构建理念要对，给一个业务需求，能够给出合理的数仓构建模型。

**7、Kafka**

（1）说说对[kafka][]的了解

（2）Kafka基本原理说一下，和其他的MQ相比的优势

（3）讲讲Kafka的高阶，低阶消费者API的区别

（4）Kafka的ack有哪几种

（5）Kafka 消费者怎么从Kafka取数据的

（6）Kafka生产消费怎么保证Exactly Once

（7）Kafka怎么保证有序性的

（8）Kafka Controller是做什么用的

（9）Kafka 多副本leader如何选举

（10）Kafka 消费者组重平衡流程是怎样的

（11）新版和老版Kafka offset的管理有什么不同

（12）如何查看消费者的消费进度

**8、HBase**

（1）[HBase][] rowkey如何设计的

（2）谈谈热点问题以及如何解决

（3）说下HBase的读写流程

（4）HBase使用过程中做过哪些优化

（5）HBase的Compaction机制作用

**9、Redis**

（1）Redis 包含哪些数据结构

（2）Redis 有序集合的底层实现

（3）Redis 有哪几种数据持久化方式及各自优缺点

（4）一致性哈希了解吗

[volatile]: http://yun.itheima.com/course/629.html?2012stt
[synchronized]: http://yun.itheima.com/course/630.html?2012stt
[HashMap]: http://yun.itheima.com/course/635.html?2012stt
[Hive]: http://yun.itheima.com/course/365.html?2012stt
[Spark]: http://yun.itheima.com/course/758.html?2012stt
[Flink]: http://yun.itheima.com/open/554.html?2012stt
[kafka]: http://yun.itheima.com/course/810.html?2012stt
[HBase]: http://yun.itheima.com/course/809.html?2012stt