2022百度大数据开发工程师实习面试经历_百度大数据开发工程师面试

2022年2月28日，我将我改了4遍的简历上传至boss上，还没开始投递，但收到来自百度的hr消息，于是发了一下简历，没过几天便来自百度的面试邀请,直接上图吧。

1. 一面问题

1. 自我介绍（正常回答）
2. 你博客的电商分析项目中，我看你用到了很多组件，你能说说这些组件都是在干什么吗？（自己博客的项目，一步一步做的，比较熟悉，直接回答了kafka、flink、es、mysql、bi工具）
3. 了解hadoop的组件吗？说一说yarn在hadoop中的位置，以及执行作业时yarn的作用？（回答yarn的组成部分和作用）
4. 你刚才提到es，你使用过es吗？了解es的原理吗？（不了解，只知道大概，不会写es，因为es的代码和sql很不一样）
5. 你会scala吗？（不会，一般都使用pyspark和pyflink，看得懂简单的scala）
6. 说一下mapreduce的流程，以统计文本单词数为例？（正常的maptask和reducetask）
7. 如果一份数据某个key值数量较多，我们应该怎么办？（规约操作）
8. 大表join小表你会怎么处理，小表join大表呢？（mapjoin，小表join大表我犹豫很久回答正常的join就行，面试官说其实两者没有本质区别）
9. 和别人相比，你觉得你你自己的优势在哪里，或者说自己的优点？（介绍自己的优点）
10. 这些博客都是你自己写的吗？（很确信的回答是的）

最后，面试官说：我应该是你二面的面试官，但是由于流程安排有问题，我成为了你一面的面试官，sql题和python题就不考你了，你等后续的安排吧，一面的面试官会考你题。

一面结束后，当晚就收到了来自百度的二面电话，通知第二天下午3点二面。

2. 二面问题

1. 自我介绍
2. SQL题：在两张表，表中有3个字段（id,label,date）,ID代表的是用户标识，label代表的是标识，date代表日期，我要寻找前后两天id一样，但label不一样的用户id和label（简单的join操作，where判断不同即可）
3. SQL题：还是那两张表，这次表的id不唯一，要求出同一id下今日最大的label和昨日最大的label，并进行比较，只取出相等label的id（分组、join、where判断不同即可）
4. 会用scala吗？（一面一样的问题，我感觉我要凉了）
5. spark的并发数了解吗？怎么进行设置？（这道问题，我其实比较懵，只知道一个task要一个核，回答不太清楚）
6. 看你用过es，你会es的命令吗？（一面一样的问题）
7. 你知道spark的repartition算子吗？（我说是重分区的算子，可以重新设置分区）
8. 我有一个这样的场景，在用spark处理数据的时候，需要很大的并发量，而我写入es时，并发量需要很小，否则容易崩溃，你觉得怎么实现这一过程？（问到这，我其实很慌，因为上面的spark的并发数我没回答出来，然后这里又问到了并发的案例。根据大数据的感觉，我回答在spark端处理的数据可以进行合并，然后合并到一定程度，再写入es。回答完后问我如何合并，我回答可以join呀，就是把数据合并起来。）
9. 回答一下：分区数，并发和核心数的关系？（这道题我突然意识到，分区数和核心数到关系，分区数越多，需要处理的核心数越多，然后面试官再问，你觉得准确的关系是什么？我犹豫了一会说到了一对一，一个分区需要一个core。然后面试官说，可以这么回答。）
10. 根据上述你回答的关系，你觉得在刚才的场景中，如何实现高并发处理，低并发写入es？（到了这一步，我瞬间豁然开朗，原来分区数决定着core数，core数决定并发，于是把第8题用重分区的方法减小并发说了出来。）
11. 根据你的回答，repartition算子应该如何运用在上述过程中？（就是把重分区换成了repartition算子又说了一遍。）
12. 除了repartition算子，你还能想到其他的算子能实现这个功能吗？（将比较常见的groupbykey，reducebykey，join产生shuffle的算子说了出来）
13. 你知道coalesce算子吗？它合并分区不需要进行shuffle（这个算子我没听过，后面去找了，coalesce算子可以折叠同一个工作节点的分区，比如一个文件text存在rdd的两个分区上，可以使用coalesce折叠为一个分区，避免shuffle。）
14. 平时用rdd的情况多吗？（sql较多，偶尔写写dataframe）
15. 说一下你的经历吧，在滴滴实习的经历（把三个项目说了说，维度建模、数据开发、拉链表）
16. 你能实习多久？（按照自己的情况回答即可）

面试官从头到尾都是很认真的态度，并且我从并发数那道题开始就回答不上来了，但过程中一直在引导我，后面支支吾吾完成了面试，看来自己在spark的运行机制上的理解还是很浅，有必要加强一下自己对spark整个流程的运作这方面的知识。

3. 总结

面试的要手撕的代码倒不难，但是难在对大数据组件的基础理解上，我原本以为作为一个数据开发人员不需要知道spark怎么配置，并行度是如何设置，计算资源是如何分配的，因为大数据开发人员有自己的配置规则，但二面的问题确实比较细，后续过程我会查找资料，将这些题的答案都公布在本博客，欢迎有知道以上问题的小伙伴给我丢链接、资料或者私信我呀！

20220303补充

面试完后，我将我不懂的问题总结了起来，主要是spark并发的一些问题，大家可以参考下面：

• 链接: spark学习之并行度、并发、core数和分区的关系.