大数据面试

最近有很多朋友问我大数据面试的一些问题，今天我先简单罗列一下，之后会持续更新细节
1）技术框架部分：
（1）会根据面试者简历上的技能点进行考察。注意技能点描述用词，不要随便用熟悉，
觉得特别熟的可以说熟练使用
（2）常用的大数据框架是肯定会问的，比如 Hive、Spark、Kafka 等。常见的如 Kafka
精准消费问题的多种解决办法对比，Spark 的 Task 调度规则
（3）有些面试官会直接让讲了解的框架最底层实现
（4）Java，MySQL，Redis 必问，JVM，Hashmap，JUC 相关，MySQL 的索引及优化，
Redis 数据结构、集群、缓存淘汰
（5）常见的协议会考，租约协议，quarum 原理，Zookeeper 选举，acid，acp，base 等
2）项目部分：
（1）一般会让你挑你最熟的一个项目讲。考察从项目背景到实现的把控
（2）重点是参与的部分，遇到的难点
（3）常见业务难题的解决和优化，层层递进，头条追求做到极致
（4）没有做过的项目、模块不要乱讲，容易被问懵逼或者被太简单被鄙视
3）算法部分：
（1）数据结构必考，手写代码，每一面都会考。常见数组、链表、二叉树、跳表的题。
有些部门会先笔试（电脑实际编码运行）再面试
（2）算法部分常见动态规划、概率题、二进制一类
（3）SQL 题目，行列转换。分区函数，统计连续登陆天数这一类问题
（4）多刷 Leetcode，题都是有套路的
4）HR 部分：
（1）想好跳槽理由，一般注重抗压能力和稳定性