本人是一个双非硕士在读地研二狗，非科班出身，最近也是参加了大数据开发地面试，已拿到了哔哩哔哩和顺丰的大数据开发岗实习offer，现在把自己的面试经历分拨记录下来，记录了面试各个公司的问题和心经，给正在面试的你做一些适当的参考
如果这篇文章对你有所帮助，可以点一下关注作者支持一下，对于这段时间的面试，作者也是参考和总结了一些面试中常常问到的问题，可以关注作者私信“大数据面试”，我看到后会一一为大家发送资料的
一、哔哩哔哩
一面：技术面
面试时间：21.1.18
面试时间：47min
面试形式：赛码面试系统
1、先问了我的基本情况，比如怎么选了这个岗位、到岗时间、学校任务等等
2、正式开始，自我介绍
3、问了java的一些问题，线程安全问题的解决办法、集合这些
这些java的问题面试重点就那些，大概过一下都可以应对
4、介绍一下hadoop，比如hdfs、mr、yarn啥的
就介绍了hdfs的读写、mr的计算、yarn的调度。有了前几次的沉淀，面对这种范围很大的问题也知道怎么答了，问hadoop，没有具体主题，那就是会啥答啥了
5、问了数据库的索引
我跟他讲了讲索引，也是在字节面试之后，去着重补习了一下数据库的索引，也是比较门清
6、在项目使用中的数据库方面的优化
我说了mysql和hive，虽然hive不是数据库，但是为了多说一点也加上了，我再讲mysql索引的时候，可能是因为mysql和hive我是穿插对比着讲的，面试官以为我对hive做了索引，索引又问了我你是对哪个做了索引？我听到就知道自己讲的可能是面试官没有分开，听成我对hive做索引可还行，我要是说对hive做了索引，估计现场给我pass，我说mysql
7、问了我数据倾斜问题，还有怎么处理的
这个用了hive或者mr的都会碰到吧，只是最开始我碰到的时候并不知道这就是数据倾斜，和他拿项目说了一下，还有怎么处理的，无非就是几个操作，关于怎么造成的数据倾斜：key不合理、发生隐形转换、null值等等，优化也是对症下药：合理的key值、数据倾斜优化
8、项目中怎么建立的索引，还有怎么确保查询可以命中索引
这个因为我们项目中的查询条件是固定死的，所以确保命中索引很简单的就能实现
9、维度建模模型
星型、雪花、星座
10、又问了问项目
有了前几次的失败总结，这一次的项目介绍明显是条理清晰了很多
11、做了几道题，几道sql和一道算法题
12、算法题：一个数组，转换指定位置范围内的元素
很容易实现，在那个场景下，只要写出来就行，也别优化了
13、mr是怎么执行的，举一个案例，比如wordcount
我感觉wordcount太简单，就举了一个我们项目中的实际使用的案例，讲解了mr的计算流程和代码编写，因为这是第一次回答这个问题，所以回答的有点混乱，之后也是认真总结，再后面的面试应用很好
14、几道sql
应该是有关哔哩哔哩自己的表，计算流量收费等等，应该是中等难度偏上的sql题，没做出来，三道就写出来了一道，因为我知道要做算法题，所以一直都在刷算法，sql已经好几个月没写过了，本来也不熟练，这样一来更薄弱了
15、反问
问了对我的面试建议，让我在sql方面在熟练一下，说在以后的工作中大数据方向sql是必备的，我一听好像有戏，虽然sql没写出来，但是其他问题答得还不错。然后又问了面试结果什么时候能出
一面结束后，大约两个小时hr小姐姐就打了电话说通过了约了第二天的二面
二面：技术面
面试时间：21.1.19
面试时间：32min
面试形式：赛码面试系统
1、自我介绍
2、问了项目，问了好多项目，好多项目的问题
3、问了数据倾斜和优化
4、问了大数据领域的解决问题的思维
5、数仓分层
6、维度模型，项目中用到了什么模型
7、数据一致性问题
8、对于脏数据和错误数据的处理
9、项目中存在的问题
这个面试官在我自我介绍的时候真的是很认真的在听，很多问题都是当场提出来的，而且在我回答的时候也是很认真的在听，根据我的回答又提出来很多问题
10、怎么保证数据错误率
11、数仓的指标维护
12、反问
面试结果什么时候出来，还有对我的表现怎么看？
这轮面试问的问题很多，都是根据我得回答或者自我介绍现场提出来很多问题，很杂很多，很多都记不住了，只记住以上则这些
因为一轮面试结束两小时就得到了二轮的通知，这个我以为也是，因为二面最后面试官给我的反馈也是正面的，我觉得没有问题，他也说会马上反馈给hr，但是一天过去了两天也过去了，马上眼瞅就周六了，也没消息，我以为被刷了，等的也很焦躁，于是周五早上给hr打电话问结果，她查了之后说面试官还没有反馈，她去催一催，我一想完了，应该是被刷了，我就计划如果周一没消息，就再问问，没想到等到晚上六点多，hr打电话约了第三轮面试，真是激动万分
三面：技术面，leader面
面试时间：21.1.23
面试时长：23min
面试形式：赛码面试系统
1、自我介绍
2、问了项目，问的很深，而且让你回答的时间很有限，需要你言简意赅的回答出来问题
3、问了shuffle过程
map方法后，reduce方法前，环形缓冲区，反向写，落盘，分区，内存和银盘
4、作业优化
合理的key分区、环形缓冲区内存、反向写比例、内存大小、批次溢写个数、数据压缩这些
5、数据倾斜问题
和之前的大概相似
6、反问
问了具体的工作内容，这个问题我想问问看面试官怎么回答，然后根据面试官的回答判断这一轮面试结果是不是比较顺利，问问结果，面试官问我是在等其他offer吗，我说没有，就是迫切想知道结果，因为是leader，没敢问建议
三面结束后，十分钟左右hr打电话说技术面全部通过了，然后聊了聊基本情况，然后确定一下信息，大概意思是通过了，接下来会和你协商派发offer之类
这个也是万分激动啊
面试总结：
哔哩哔哩面试应该对于一个实习生来说还是很友好，不是特别难，也不是特别偏，不会故意刁难你，面试过程中也是比较轻松愉悦，效率也是比较快，在这个面试的过程中也是发现了自己新一轮的不足，针对这些不足也是做了很多功课。