滴滴大数据开发实习二面面经

挑战最速挂二面，从发起邀约到二面挂全程没过6小时下午3点发的二面邀约，7点开始面试，上来先甩了道牛客上的算法题（这个时候就已经感觉有些不对了）做出来又给了道SQL，（没搞出来回头看解析好长一串啊）其余的就问了点有的比较常规的基础内容反问：问了问后续面试流程，结果被告知这轮不会通过除开KPI外，感觉滴滴面试官都蛮好的，最后也咨询了一下面试官的一些建议，提前告知不通过也不算坏事PS：今天美团实习一面过了，约明天二面，字节也约了下周的实习面试，挂一个来一个，把哥们当线程池使是吧，还是希望后续顺利，相信美好的事情即将发生

哎，说起来就很扎心，今年11月初领导找我聊了要被裁了，给一个月缓冲期，然后给n+1走人，刚开始感觉真的扎心啊，被裁了，我当天收到这个通知就知道下家必须开始找了，当时找下家开始进行面试了，面试的时候聊了几个，最后有一家给我发了offer，我也a了薪资，涨幅30%，最终也是去了，无缝衔接，但下家有个问题就是签了竞业协议，里面列举了一些竞业协议的公司不能去，包含了大厂，后面跳大厂只能跳别的大厂了，还有就是目前也是试用期，必须要好好表现，和领导搞好关系，第一天入职领导对我很关照对我期望很高，说我有大厂经验希望把大厂的规范和技术带过来，将大数据团队的大梁挑起来，我感觉这既是动力也是压力，必须要拿出成绩来了，薪资给的也很到位，年包涨了30%，是我offer最高的

1.实习介绍2.介绍-下spark的内存模型?3.动态内存管理中存储内存和执行内存的区别?4.对堆外内存有了解吗?5.有了解过oom的几种类型吗?6.治理过数据吗?举个具体的优化案例?7.除了提高shuffle并发，还有什么方法能优化?8.平时在公司平台上使用的大数据组件有哪些?9.spark是完全基于内存吗?10.spark的几种join有了解吗?介绍一下?11.sort join和hash join的shuffle区别?12除了join，还有哪些操作会引起shuffle?13.spark shuffle过程中有sort和没有sort的区别?14.熟悉非等值连接吗?15.sql题:求次日、三日、七日留存率16.如果是日增量的分区表数据量很大，如何进一步处理?16.需要用distinct吗?代码能否优化?17.反问环节

1.对称二叉树2.写一个排序算法3.项目拷打4.kafka和rabbitmq区别，为什么大家都使用kafka（不会rabbitmq）5.解释什么是kafka6.他的优势是什么？（数据不丢失balabala，副本，offset）打断了说的不对7.sql优化8.hdfs和Hive的区别9.spark和hive的区别10.hive中存储格式11.Application、job、stage、task区别12.宽依赖窄依赖13.scala里object和class方法的区别14.dateframe和dataset的区别15.TCPIp16.OSI七层17.java垃圾回收机制