作者：Skye_kh；
來源：牛客網
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秋招總結

秋招結束了，從六七月份開始到十一月，從艱難的準備階段，到忙碌的面試奔波，感慨良多。我面的基本上都是杭州的公司，目前拿到的offer有，網易互娛、雷火、華爲、海康、拼多多、滴滴、51，大部分是數據研發崗位。寫個經驗總結,回饋牛客。

崗位選擇

在準備複習之前首先應該確定的是自己的崗位方向，然後再針對性地去尋找面經和資料複習。我當時可選的是數據挖掘算法和數據研發兩個方向，因爲不同的公司對崗位的具體要求有一些差別，導致我有些迷惑。我自身因爲工程和算法比賽都接觸過，但是在算法原理方面瞭解的還是比較少的，所以當時有一些退縮了，選擇了數據研發方向。其實機器學習的薪資在今年來看更誘人，從我的經歷來看我覺得也能找到不錯的工作。當然這都是後話，確定崗位之後就是怎麼準備了。

複習準備

我大概是從六月開始準備，剛開始最大的困難就是不知道該如何準備效果好。看到其它實驗室的同學年後就開始準備了，並且秋招的提前批七月左右就開始，很着急，其實現在想來，踏實複習纔是關鍵，不能因爲着急而導致知識點一知半解。大廠對基礎的要求相對來說更高，其次是自身的亮點。

面試中第一關一般都是手撕代碼，其實代碼題把劍指Offer過兩遍就能應付大多數面試算法了，因爲面試的時候不可能讓你寫很長的代碼。學有餘力去刷 leetcode。

其它知識點可以先把相應崗位的面經都保存下來，再去總結重要的知識點。知識點形成體系比較重要，可以畫個體系圖不斷回顧。比如，Java 的JVM部分，集合類部分，併發部分，分開整理形成知識體系。把自己保存的面經上的問題都準備一遍，其實面試就不虛了。

其它

暑期實習的經歷挺重要的，

但是我們實驗室不給實習比較可惜。

提前批的機會要把握好，也就是多一次機會。

大廠其實十一月份可能還有補招。

早點準備，將自身的亮點表現給面試官。

面經

分享自己面的幾個比較典型的面經。

螞蟻金服 數據研發 五面

螞蟻是我第一個面的，也是最可惜的一個，很後悔當時自己沒有準備好。大概面了五面，但是因爲當時複習不夠好，面試表現不夠好，沒能拿到 offer。 阿里都是電面，前後時間拉得也比較長。

一面

●自我介紹

●項目

●設計支付寶 APP 滑動條的推薦系統，算法，架構實現

●用戶軌跡如何獲取特徵，點擊條目 7-5-2-4 這種， word2vec 怎麼構建句子特徵

●GC

●Linux 10個進程10個線程，系統如何調度

●線程池，poolsize 5 , 進來第六個線程，會發生什麼

●Java 鎖機制，悲觀鎖、樂觀鎖

●數據結構題，青蛙跳臺階，二叉樹層序遍歷

二面

●天池比賽項目及思路，爲什麼選擇 XGBoost

●推薦系統是什麼，給完全不懂的人講一講 （按分類講各種算法）

●協同過濾的缺點，現在流行怎麼做 （協同過濾目前更多用於召回）

●講一講邏輯迴歸，原理及推導

●Synchronized。 鎖在操作系統級別的實現

●Java 中的併發包

●Linux 進程調度

●網絡相關協議

●Zookeeper 選舉算法，Paxos

●用命令行敲命令存儲一個文件到 HDFS 上，源碼級別是怎麼樣一個流程

●Linux 的基本命令，如何查看內存使用等

●動態規劃和分治法的區別

三面

●項目自己發揮，追問細節

●覺得自己是個怎樣的人，別人覺得自己怎樣

●有過比較大的挫折嗎

●自己做過最有成就感的事情

四面

●講一個項目

●項目中的細節追問（線上 A/BTest 怎麼做，對結果怎麼優化）

●項目中自己做的亮點

●一個環形鏈表裏面存數字，如何最快速度找到指定數字

●一個文件，裏面是英文小說，統計詞頻最高的兩個詞

●notify() 和 sleep() 的區別（應該問錯了，wait() 和 sleep() ），

●在源碼中哪裏看到過 (阻塞隊列)

●線程池，corePoolsize 5 ,max 200 ，什麼時候線程池中有10個線程

●阻塞隊列滿了，線程也超過 200 了 ，會發生什麼

●線程池實際怎麼用

●你有什麼要問我的嗎

●爲什麼沒去實習，是不是從現在到畢業都不能出去

五面

●自我介紹

●Github 庫做了什麼

●各個項目做了什麼

●Mapreduce Join

●Mapreduce shuffle

●遠程代碼題， 輸入一個 n ， 求 1~n 中每個數字二進制位中 1 的個數

網易杭研 大數據開發

一面

●自我介紹

●Mapreduce 原理

●數據傾斜怎麼辦

●比如統計廣東省的記錄數據傾斜，怎麼自定義 partition ，代碼？（我覺得我說得挺清楚了，一定要代碼寫出來）

●推薦系統項目細節，角色，做了什麼

●華爲軟件精英挑戰賽，如何調參

●代碼，兩個集合取交集，怎麼最快

●字符串反向輸出，用遞歸實現

●知道什麼ETL工具

●dataX架構

二面

●自我介紹

●項目細節

●Mapreduce 原理

●splitsize 如何確定，算法

●數據傾斜怎麼辦

●無 shuffle 的 過程叫什麼

●大數據組件都知道哪些

●數據倉庫和數據庫的區別

●數據庫原理懂嗎

●數據庫範式知道嗎

●sql 題，按某列排序，並增加排序編號（說了 mysql 怎麼做，hive 有點忘了row_number沒說明白，可惜了)

●sql 題，一列從1到n順序編號，一列是各種類別，輸出某一類別編號是連續四個以上的數據行

●代碼題，兩個集合取交集....，有哪些做法

●平時有什麼愛好

網易雷火 數據挖掘

一面

●a += 4 和 a =a+4的區別，a是byte類型

●Integer 數據比較

●python 兩個列表合併去重排序（python 很久不敲，基本語法忘記很多了）說了下怎麼做。

●Linux 兩個文本不同的統計，刪除目錄文件，刪除重複行

●代碼 java 字符串反轉

二面

●推薦項目

●一條sql 外表是 gz格式壓縮，查詢會有幾個 map 幾個 reduce

●什麼壓縮格式解決gz不可分片問題

●集羣 mr任務分配到某個節點一直 timeout 什麼問題。 （網絡，防火牆問題）

●Github

三面

●推薦項目

●代碼 輸出連續數字和等於某個值的所有情況

●知道的算法

●LR 原理，爲什麼用極大似然

●隨機森林原理

●Bagging原理

●GBDT和XGBOOST區別

●比賽爲什麼選用XGBOOST

●Boosting

四面

●介紹自己，別說技術

●自己會給雷火帶來什麼收益

●自己最不能接受的狀態，會考慮離職的

●推薦系統的應用一堆扯

51 大數據開發

●項目細節，爲什麼用kylin，知道其他etl工具嗎

●sqoop和datax區別

●推薦項目數據量多大，日增多大

●搭建集羣碰到過什麼問題

●mapreduce 二次排序怎麼做

●mapreduce原理，調優做了什麼

●mapreduce比較慢，你認爲哪些地方可以優化

●hadoop 和spark的區別

●Hbase 知道什麼，和mysql的區別

●Hbase 支持事務嗎

●mysql事務隔離級別

●java常用集合

●hashmap 原理，resize過程

●hashmap 爲什麼會出現併發問題

●AQS

●java 的線程是用戶態還是內核態

●棧裏保存了什麼

●什麼情況棧溢出

●thread 棧多大

●jvm其他組成部分

●gc瞭解嗎 自己調優過嗎

●直接看代碼的？有沒有dump出來看日誌

●cms什麼時候發生stop the word

●垃圾收集算法

●Hadoop 生態還瞭解哪些組件

●two sum 問題，說怎麼做，不寫代碼

二面

●項目各種細節

●mapreduce 原理

●推薦系統算法瞭解哪些，商品推薦如何做

●協同過濾和聚類的區別

●基礎機器學習算法

●線上場景如何評估算法優劣

●個人優勢，遇到的挫折等等