一、搜狐面试
时间：2019年7月11日
地点：搜狐媒体大厦
面试岗位：数据开发工程师（实习）
面试过程：
面试官轮流上阵，一个问完另一个接着问，整体过程比较轻松，不会的问题也会引导着进行回答，重点是根据简历问相关项目经验和知识，所以简历上写的东西很重要。
主要问题：
- 自我介绍，基本情况，最近做的项目是什么，简单介绍
- Apache Storm在项目中主要用来做什么，为什么要用Storm，写几个进程不行吗？
- Apache Kafka主要用来做什么，功能是什么，为什么要用它？
- Kafka的patition如何理解，基本原理
- Kafka的消费者、消费组，消费者数量多于partition数量怎么办，少于呢？数量逐渐增加怎么办?（答案：kafka中partition和消费者对应关系）
- Kafka依赖于Zookeeper，ZK主要在这里用来干什么？
- Redis是什么，优点在哪里，单机模式和集群模式，单机挂了怎么办
- Redis的两种持久化机制，AOF怎么做数据恢复
- MapReduce编程模型，整个数据处理流程
- MapReduce为什么需要一个shuffle阶段，主要目的是什么
- shuffle阶段为什么要进行排序（让同一个key相邻，从而可以存在一个文件中，减少磁盘文件数量）
- MapReduce数据倾斜怎么处理，比如相同key值的数据很多，导致其中一个Reducer的数据量很大（key带一个ID号。分别hash到不同的Reducer去，分别处理）
- MapReduce的推测执行
- 算法题（手写）：二叉树中序遍历、求n的阶乘
- 单例模式
- 数据库（手写）：SQL语句（一个用户看一次视频有一条记录，求看了一次的人数、看了两次的人数······看了十次的人数，主要是group by+having）
- java：HashMap的底层实现原理
- 提到的自己不是很了解的内容：Spark、Spring框架、Scala语言
二、快手面试
时间：2019年7月18日
地点：海淀西二旗 快手总部
面试岗位：数据开发实习生
面试过程：
整体过程比较轻松，共三个面试官轮流面的，有点偏向对实际问题的处理，不局限在单纯的知识。
主要问题：
- 简单的自我介绍
- 手写算法：LRU（最近最少使用淘汰策略）
- 数据库SQL（没写对）：一张表（年级、科目、姓名、分数），分年级分科目找出前三名（也就是每个年级每个科目的前三名）
- 对Hadoop有什么了解，讲一下mapreduce的基本原理
- MapReduce里面mapper的数量是怎么确定的（每一个输入分片创建一个map任务），reducer的数量呢（自己指定），那如果没有指定reducer的数量，默认是什么情况（这个没答上来）
- python的两个关键字（没记住，没答出来）
- 项目里面Storm是怎么用的
- 除了Storm，还懂哪些流数据处理的框架，问了一个Storm的机制，没太听懂
- Kafka是如何保证可靠性的（没说完整，ACK？？），kafka主从节点间的同步问题
- 数据库存储引擎：InnoDB索引和MyISAM索引的区别是什么（说了索引方式不同，又问使用的锁有区别吗，不是很清楚）
- 手写：单例模式
- HashMap的底层实现，性能是多少，追问：如果你来设计HashMap，数据多的时候性能下降，如何写一个函数来确定是否现在需要对哈希表进行优化，问自己的想法，前提是不能改变数组+链表这种结构
- 接着哈希表追问：如果不使用锁，一个线程往哈希表写，另一个从里面读，举例说说会出现什么问题
- 手写脚本：一个文件，每一行的数据里包含一个ip:XXX.XXX.XXX.XXX这样的信息，写一个脚本（python或者shell）获取其中有多少个独立的ip
- HTTP协议了解吗？输入一个URL背后的过程
- HTTP的 get 和 post 有什么区别
- 解释一下java的内存管理机制，如何进行垃圾回收的，如果你在使用过程中发现了内存问题怎么办
- 接着内存管理问了一下C++和python
- 对AWK熟悉吗？
- 手写算法：二叉树的层次遍历
- 机器学习：决策树解释一下，ID3和C4.5，过拟合了怎么办，预剪枝和后剪枝
- 最近做了什么项目，用到哪些知识