大数据开发方向分享：春招获蚂蚁金服、拼多多、华为（终端）、远景能源、华泰证券等offer_南京华泰证券java开发怎么样

大数据开发方向分享：春招获蚂蚁金服、拼多多、华为（终端）、远景能源、华泰证券等offe

一、背景

2020届985硕士，投的基本是上海岗位，非科班转行大数据开发方向和Java后端开发。
参加了2020届春招实习招聘，主要投的是大数据开发岗位。
offer获得情况：蚂蚁金服、拼多多、华为（终端）、远景能源、华泰证券（Java）等。

二、学习方向

主要学习了Java基础和大数据开发框架。
Java部分：基础、并发、JVM、数据库(sql)
计算机基础：计算机网络、操作系统、Linux
Hadoop部分：MR、YARN、HDFS（部分源码）
分布式理论：Zookeeper、Raft
流计算部分：Spark、Flink、Storm/Jstorm
非关系存储：Redis、Hbase、Tair、Tbase
消息队列：Kafka
没有去深入学习Spring框架那一套，只是会使用，有些公司没有大数据开发岗位，所以投的后端开发，但是对面试影响不大，就说自己只学了大数据的框架。

三、面试记录

1、腾讯提前批（后台）
笔试情况：有笔试，最好做，要不然后面会视频敲代码
一面：电话面
上来先问清楚情况，能不能实习。想做这我们部门（方向）这方面吗？
1、jvm垃圾回收、内存管理、类加载机制；
2、linux指令：观察端口netstat、内存top、磁盘df、进程打开多少文件夹怎么看（我说了ps…不对，应该lsof ）
3、数据库了解多少，索引说一下，存储引擎比较，热备份、冷备份。
4、进程间通信种类，最快的是哪种？
5、如何判断进程进程死循环？我说用心跳机制吧（应该用ps aux | more看cpu占比或者 用top动态查看）。
6、TCP建立三次握手。
7、select、epoll、poll区别。

二面：电话面
我竟然拒绝了面试官，因为我当前不想去深圳，但是也要面试下增加经验啊，以后还是有机会就面试吧。拒绝以后，就没人捞我了。还是太年轻。

2、蚂蚁金服提前批 （大数据平台相关）
没笔试
3月18一面
1、项目、天池比赛：心跳机制、数据丢失问题、进程通信，项目分工。
2、红黑树和跳表，数据库索引。
3、volatile作用，变量不断加一，是否能够并发加正确，非原子性。
4、hashmap线程安全实现。
5、spark RDD原理；
6、源码：hdfs写文件如何保证正确性；说下零拷贝模式。
7、kafka数据丢失问题。
8、spark数据倾斜怎么处理。
9、说下java里面的OOM
10、用程序实现栈溢出，我说的递归。
11、tcp如何解决丢包问题。
12、你觉得现在互联网未来技术点在哪里？

3月22二面
这一面有点紧张了，有不会的可以撤别的啊。虽然这个不了解，但是看过相关的。
本质上不看简历的，所以应该多说一些其他项目。
上来问实习，数据库同步回答的不好，还不如不写。
1、GC优化，程序中应该如何优化？
2、JVM Server模式与client模式启动的差别？
3、arraylist和linkedlist区别
4、concurrenthashmap中1.7和1.8的区别。
5、hashmap扩容方面做了哪些优化？我只答出了红黑树。
6、Synchronized是重入的吗？和lock区别，以及synchronized对于普通方法和静态方法加锁。
7、String和stringbuffer、stringbuilder；
8、数据库同步方案有哪些？考虑可能出现的事务问题。可以说说同步sql语句啊。这应该是开放性问题。
9、GC算法
10、数据库的隔离性问题，acid，脏读，不可重复读、缓读。
11、数据库select查询优化问题。
12、linux中数据怎么存储，关于数据块怎么优化存储。随机读和顺序读。
13、动态规划算法，你写过吗？我说写过leetcode上的问题
14、看过一些先进的论文吗？我竟然回答没有。。
15、看过开源项目吗？hdfs的源码，但是竟然不问，扯到linux上了。。
16、linux内存管理，以及其中的算法。
17、进程、线程、协程区别。用过协程吗？
18、虚拟内存和物理内存之间如何联系的？什么时候进行交换。

3月27 HR面
1、简历问下，学校问下
2、职业规划
3、地点选择
4、项目点、自豪点
5、聊聊人生

3、字节跳动（大数据实习生）
白金内推免笔试，浪费了（笔试挺难的）
一面视频面
1、介绍下mapreduce
2、敲代码：用mr实现top10
3、敲代码：写单例模式，加锁，比较两种区别
4、敲代码：实现一个blockqueue
5、敲代码：实现36进制加法，中间不准转成10进制。
代码敲得不好，当场感觉凉凉。

4、远景智能（大数据开发）
笔试简单，基本都过
都是电话面
4月2
一面：简历面
1、线程和进程区别，进程为什么开销大？有哪些开销
2、JVM内存管理和垃圾回收。哪些操作会导致OOM？循环引用怎么解决？
3、分布式协议PAXOS/zab/raft都说下原理和区别；
4、zookeeper原理大概讲下。以及你用到的实际案例，比如HA
5、如何实现HA的选举，比如namenode的选举
6、数据库mysql和hbase的区别，以及仔细说下hbase的使用。
7、数据库的隔离级别，如何预防脏读？
8、说下hashmap/hashtable/concurrenthashmap，说底层了；
9、简述下http，状态码
10、tcp和ip区别。说下ip的包头和tcp的包头。
11、等下一面通知吧。。。

二面：4月9
1、自己说下上次面试，回答不好的问题：hashmap、循环引用解决（扩展到链表是否有环）
2、数据库如何给一个范围加锁，有几种方法去解决幻读？
3、volatile作用和底层如何实现
4、synchronized和Reentranlock区别以及底层实现原理
5、CAS理论以及典型运用
6、其他开放性问题。。。

三面HR：4月17
1、能不能来？
2、实习日期

5、拼多多（大数据开发）
有笔试，两到算法，两道sql
一面视频面 4月8日
简历面，从头到尾
1、先问笔试题还记得吗？不记得了，只记得有什么题型，做出多少。
2、天池项目
3、自己搭建的大数据项目，问了一些如何搭建以及搭建了哪些组件细节
4、说下second namenode 作用，扯到namenode 的ha，还有zk
5、zookeeper如何实现HA，以hdfs举例子
6、java特性，如何实现多继承？多态含义
7、topk问题
8、实现一个最大堆

二面4月15 视频50分钟（小姐姐）
1、手写一段代码实现以下功能：输入一组数字，长度为N，按照数字由小到大，输出前K个数字。
2、问实习项目，回答的一般，写在简历上的点必须要回答清楚
3、自己写的大数据项目，扯到一些问题
4、zookeeper如何实现namenode高可用？为了什么要主备切换，直接重启不行吗？数据量太大啊，重启时间太长，扯到第一关系构建，安全模式等（说了有20分钟）
5、JVM虚拟机启动有哪些线程？
6、重载和重写的区别
7、进程和线程的区别
8、String是基本数据类型吗？能被继承吗？final关键字
9、mysql索引说下，b+树
10、mvc了解吗？不懂，只了解大数据框架
11、请问你们项目组做什么的？她说大数据，我们数据量很大，有大数据平台，然后你懂得很多理论和源码，所以很适合你，给你提供锻炼的环境（言外之意，你稳了？）
总结：面试整体难度还可以，重项目，有基础。算法必须有，剑指offer级别的。实习项目不够充分，写了就要会。

HR：4月25
1、随便聊聊
2、核心点：能不能去实习？
HR：4月26
Offer call

下面投的日常实习生，面试记录
6、华泰实习面试
电话面（23分钟）
实习面试，问的不深。
按照简历问，华泰里面简历系统，一定写明方向。
1、 自我介绍
2、 天池比赛项目：数据预处理（SQL、mysql数据库优化、ACID）、特征提取方法、简述下随机森林。（本来从SQL引申到mapreduce、HBase，但是他不问）
3、 Linux平台：查看文件指令（tail/sed）、进程启动方式（命令行直接运行可执行文件）
4、 简历里面没写明，不知道我做什么方向，我想搞大数据，我说了大数据相关的点（hadoop/spark），但是他一点都不问，说明他可能不了解吧。
5、 问我实习情况：能实习多久。

7、头条日常实习（大数据开发）
视频面试
第一面：看着简历问的（该多说多说，不该多说不说）
1、 JVM垃圾回收
2、 分布式协议有哪些，Raft协议
3、 Linux中epoll和select区别
4、 TCP可靠性保证怎么实现
5、 进程间通信的方式。
6、 数据倾斜处理。在spark中处理。
7、 算法：链表反转
8、 算法：正方形矩阵内实现最小路径。
第二面：
算法：具体写啥忘记了，应该是两道链表题，当时算法刷的不多，写的不好。

四、学习笔记–面试点总结

内容有点多，就放一部分吧。星号表示重点程度。如果需要该笔记全部内容（有偿提供），请加qun号528040253联系qun主。

Java部分

一、Java基础	12
推荐书籍：《Java编程思想》、学习视频（毕向东Java入门视频）	12
1、Comparable和Comparator区别	12
2、Java中方法的参数传递机制（都是传递副本）★	13
3、Java的深拷贝和浅拷贝的区别	14
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13、生产者和消费者模式（与并发编程一起学习）	20
14、java反射	22
15、final关键   ★	22
二、JVM	23
推荐书籍：《深入理解java虚拟机》	23
1、介绍JVM的内存区域（运行时数据区）。 ★★	23
2、如何判断对象已经死亡？ ★★	24
3、简述强、软、弱、虚引用。 ★	24
4、简述垃圾收集算法以及各自特点。  ★★	25
5、常见的垃圾收集器有哪些。 ★★	26
6、吞吐量优先和响应优先的垃圾收集器如何选择？	27
7、内存分配与回收策略。（对象何时进行老年代？） ★	27
。。。。
13、jvm启动模式之client与server（蚂蚁金服）	30
14、如何优化Java GC（蚂蚁金服）  ★	30
。。。
三、Java并发	32
推荐书籍：《Java高并发程序设计》(强烈推荐结合这本书学习)	32
1、线程的状态有哪些？	32
2、并发级别有哪些？	32
3、happen-before原则是什么？ ★	32
4、创建线程的几种方式。	33
5、线程基本操作	33
6、volatile和synchronized有什么区别？ ★★	33
。。。。
9、线程之间的协作	36
10、ConcurrentHashMap实现原理  ★★	37
11、多线程锁的优化  ★	37
四、数据库
推荐书籍：《mysql必知必会》、《MySQL技术内幕：InnoDB 存储引擎》	42
1、数据库ACID特性  ★★	42
2、四大隔离级别，以及不可重复读和幻影读的出现原因  ★★。	42
3、封锁的粒度、锁的类型。	43
4、 B+ Tree 原理，与其它查找树的比较。 ★★	45

.....计算机基础、数据库等部分
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大数据部分

目录	2
★阅读指南	8
1、本书面向人群	8
2、本书主要内容	8
3、如何使用本书？	8
4、最终达到什么学习效果？	8
5、如何应对面试？	8
★笔者面试全记录	9
1、腾讯提前批——后台开发——选做笔试（最好做）	9
2、蚂蚁金服提取批——大数据开发相关——无笔试	9
3、字节跳动——大数据实习生——白金内推免笔试（笔试挺难的）	10
4、远景智能——大数据开发——笔试都是牛客原题	11
5、拼多多——大数据开发——有笔试，两到算法，两道sql	11
6、华为——大数据开发——有笔试——现场面	12
7、华泰证券——项目实习生——Java开发	12
8、字节跳动——大数据开发——日常实习	13
面试心得	13
一、MapReduce过程以及细节  ★	14
推荐书籍：《Hadoop权威指南》	14
1、整个流程的图	14
2、文件切片	15
3、环形缓冲区的底层实现	17
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6、全排序  ★	19
7、辅助排序（二次排序）	20
8、join（和hive sql底层基本一致）	21
9、分布式缓存	21
二、YARN	22
推荐书籍：《Hadoop技术内幕：Yarn》	22
1、简述mapreduce1工作机制 ★	22
2、简述YARN(mapreduce2)工作机制  ★	23
3、简述YARN中application master向resource manager 申请资源的过程。	24
4、比较mapreduce1和YARN(mapreduce2)  ★	25
。。。。
9、YARN中的各部分运行故障如何处理？（作业运行失败可能的原因）	29
10、YARN中常见问题以及解决方案。	30
11、Yarn中Resource Manager的高可用实现（主备切换的底层实现）	31
12、Yarn中Resource Manager的高可用当中“脑裂”问题的解决。 ★	31
三、Zookeeper	32
推荐书籍：《从paxos到zookeeper分布式一致性协议》	32
1、简述事务的四大特征以及隔离性问题（单机数据库下的ACID）  ★。	32
2、简述下分布式系统和CAP、BASE理论。  ★	32
3、分布式系统下的一致性协议（2PC/3PC/Paxos）。  ★	33
4、简述Zookeeper中的分布式协议ZAB协议。  ★★	33
5、Zookeeper的系统模型（核心watcher监听机制）。  ★★	34
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9、Zookeeper服务器启动流程分析。	37
10、构建Zookeeper高可用的集群。	37
11、Zookeeper的典型应用场景总结。  ★★	37
12、raft协议  ★	39
四、HDFS	40
推荐书籍：《Hadoop 2.X HDFS源码剖析》	40
HDFS通信框架	40
1、简述HDFS的各节点之间的通信问题。	40
2、HDFS中RPC的通信接口及其主要功能（RPC上层接口）。	41
。。。。
5、HDFS中客户端与namenode的RPC通信实例（将RPC上层接口和底层实现结合分析）。	43
namenode	44
2、HDFS的namenode文件系统目录树管理（第一关系管理）。  ★★	44
3、HDFS的namenode对数据块和数据节点的管理。（第二关系管理）。  ★★	47
4、HDFS中数据块副本状态的管理。（BlockManager的成员变量）	48
5、namenode中数据块的增加的管理。（写文件，申请数据块构建内存）	49
6、namenode中数据块副本的删除的管理。	49
。。。。
12、namenode对datanode的心跳处理。（DatanodeManager）	52
13、namenode中的租约管理。（重点租约恢复）  ★	53
14、namenode中的集中式缓存管理。（集中缓存在对应副本的datanode上 ）	54
15、namenode中的安全模式。  ★★	54
16、namenode中的高可用（HA）的实现。  ★★	55

.....后面还有流计算部分，Hbase数据库数仓等。
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五、学习书籍推荐

推荐书籍
●Java书籍
Java基础：《Java核心技术卷I》、《Java编程思想》
Java提高：《深入理解java虚拟机》、《Java高并发程序设计》、 《大话设计模式》、JDK部分源码
关系型数据库：《 MySQL必知必会》、《MySQL技术内幕：InnoDB 存储引擎》
缓存： 《Redis设计与实现》
计算机基础：《现代操作系统》、《图解TCP/IP》、《鸟哥Linux私房菜：基础篇》
架构：《大型网站技术架构》 
●大数据开发书籍
Hadoop:《Hadoop权威指南》、《Hadoop技术内幕：Yarn》、《Hadoop 2.X HDFS源码剖析》
分布式协议：《从paxos到zookeeper分布式一致性协议》
流计算：《Spark大数据处理技术》、《Storm分布式实时计算模式》、《Flink官网/》
非关系型数据库：《HBase权威指南》
消息队列：《Kafka权威指南》、《Kafka官网》
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