乘风破浪 | 大厂数仓开发面试经验（二）
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导读 ： 本文由fearless小葛格总结分享，现就职于四大行其一。本文 从面试准备、面试经历、面试题目与面试总结几个方面展开整理分享 ~ ღ( ´･ ᴗ ･ ` ) 笔芯~ 再次感谢 fearless小葛格 投稿！
作者：fearless
编辑： 紫霞仙子
前言
虽然现处于疫情期间， 可能很多童鞋现在正在找工作，或是想要入行，或是待业ing……
细心的童鞋如果你观察一下各大招聘网站，你会发现机会也开始复苏，也开始多起来的趋势。
0x01 面试准备
本人是从05-15到06-15之间抽出了半个月时间出去面试，面了大概十来家，这期间几乎看遍了我们公众号的每一篇文章。虽然大环境目前可能不是很好， 但是 机会总是留给有准 备的人。
找工作的兄弟姐妹无需着急，总能找下相对满意的一个（注 ： 本人也是菜鸡一个）。
下面简要谈谈这次面试感想。
先说说目前市场情况： 由于疫情，目前的市场确实不如以前，现在大多数公司一般招两种人，一种是技术很厉害的，一种是工资低的；
技术一般还想要高工资比较难了，技术过硬要高工资也是相对容易的。有很多面到最后，谈了工资没有下文的。一般hr让你回去等消息，有可能是等不到，所以还得接着面试， 不要在挂在一棵树上；
所以大家还是要好好准备，提高技术，整理总结，找到满意的岗位。
0x02 面试经历
大家都知道大数据分为：平台、数仓、数分和挖掘。投简历要看清到底是哪个岗位，特别是大厂的岗位；
因为我之前搞数仓，但是想搞平台开发就投了一个大厂，结果被虐的很惨。
面试主要聊源码， hadoop和spark源码(因为我项目中没用flink，所以没问flink)。
大概四十分钟，问的很细很底层，还有jvm相关的，中间夹杂算法；
其余的面的大多是数仓开发，模型与架构，离线与实时，也都还好一些。
如果面平台开发， 首先要通读过源码，特别是spark和flink的，仅仅会用是不行的，因为一般大厂都会进行源码调优和二次开发；
如果面数仓开发， 一般会问一些spark、hive调优，数仓建模和分层架构，数据质量和数据治理等问题，还有就是项目中出现的问题，怎么解决的；
这个大家在 准备面试时，建议每个项目都提前准备好几个问题，方便回答，hold住面试官；
在面试过程中，也请教了一些大佬和群友，建议就是简历要突出精和专，而不是广。大厂不需要广而不精的人。你写的越广，面试官会问的越多，你就越容易暴露自己的弱环。
还有就是搞数仓的兄弟姐妹们，平时除了写sql，可以多看看源码，对面试有帮助。
0x03 面试题目
面试题目： 主要挑了一些重点问题，其他问题可以去看公众号之前整理的一篇文章，总结的很全面。附：
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hashmap为啥用红黑树，为啥不用二叉搜索树和b树？
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垃圾回收机制？CMS工作机制？G1对比CMS的优点？G1为什么快？为什么效率高？
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gcroots有哪些？
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jvm栈的组成结构，细化到最小粒度？类加载的整个过程？
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spark既然会溢到磁盘，为什么会发生oom？
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spark shuffle过程中，reducetask怎么知道数据在哪？
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项目中使用spark遇到那些问题？
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redis快的原因？redis的数据结构的底层实现原理？
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sparkstreaming冷启动问题？
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hadoop新加节点后，数据转移的问题？
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sparkstreaming怎么求跨天的uv?
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启动一个sparkjob怎么预估申请资源的大小?
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实际工作中的jvm调优?
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kafka有没有遇到所有数据进入一个分区的情况，怎么解决？
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自己接口修改了一个数，怎么暴露给spark/flink任务让其感知？
这时候想起一句话：我们只负责努力，剩下的交给天命~
0x04 面试总结
由于面试跨度较长，本人也主要记录了一些重点问题，希望对你有所帮助！今天的分享就到此，祝各位战友找到心仪的工作，升职加薪。搞数仓的同学们，平时可以多看看紫霞公众号和社群分享的内容，文章和专题质量都很高。 文末戳阅读原文，可直达数仓专题。
已斩offer，再次感谢仙子，由心感谢，也欢迎大家关注这个公众号，一起进步，一起乘风破浪！
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