在最近这段时间, 进行了一些同学面试情况的复盘工作, 从中发现, 众多参与校招的同学, 都存在着这样一个共同的问题, 那就是, 尽管刷了数量众多的题目, 然而却没办法抓住大厂面试的核心要点。
平时靠死记硬背来记住知识点, 一旦到了面试现场, 碰到实操类以及排查类问题就直接陷入卡壳状态, 特别是在Spark、Flink线上问题排查方面, 还有SQL优化以及Java底层原理这些内容, 那可是大厂必考的能够拉开分数差距的重点。
今儿个为大伙整理了腾讯数据, 以及腾讯软件的开发里的数据开发, 还有快手数据开发一面的完整真题, 通通都是实实在在的校招面试原题, 覆盖了基础原理方面, 有线上问题排查情况, 包含框架调优要点, 涉及项目深挖细节, 还有手撕算法题目, 以及AI工具实操这六个核心内容。
1.腾讯数据开发一面
面试官着重考查Spark方面的实操能力, 与Flink的实际操作能力, 几乎不存在那种单纯靠背诵就能得分的题目, 主要考察的是关于线上问题排查的能力, 以及对原理的理解程度, 还有业务场景落实的情况, 这是数据开发核心考核的重点所在。
1.基础问答
2.Spark 高频核心问题（重中之重）
3.Flink 场景化真题（业务理解）
2.腾讯软件开发-数据开发一面
有这样一种面试模式, 它就是典型的大厂采用的模式, 由面试官主导实施, 而且这里考察的维度更为繁杂齐全一点, 除了涉及大数据框架方面外，重点额外增加了对于Java底层的考察, 还涵盖MySQL事务, 也包含Zookeeper, 甚至添加了Spark高阶调优并且指定要求是AQE这种情况, 到最后还得搭配上手撕算法环节共同进行。
1.计算机基础
2.Spark 高阶调优（深度拷打，被打哭了）
3.项目+业务（细节拷打）
4.手撕算法&&SQL
3.快手数据开发实习一面
此次快手的面试, 倾向于弱化传统基础八股, 着重点在于考察AI代码工具落地之能力, 考察业务方案设计之能力, 考察工程实战之能力, 其情况与当下大厂数据开发的智能化转型甚为贴合, 当然此亦是每一个各大厂都正在开展的事务, 而腾讯一面未与之问询并不就代表随之而来的面试中不会出现。
1.AI开发工具&平台实操
2.业务方案设计
3.个人情况问询
4.手撕算法&&SQL
面试复盘总结
腾讯：底层、原理、排查、调优
快手：落地、工具、业务、创新
