大家好，我是Johngo！
同學的一個月面試經驗，5個大廠offer，最終入職快手！
一
入職快手
大學時期陪了我幾年的兄弟又一次離職了，去了另外一個大體量以及大流量的互聯網公司 - 快手！
真心替他開心！我們從大學認識，到最后畢業一起找工作。一路走來，確實不易！
同樣是畢業將近 4 年，可是我相當於只待了一家公司，沒有過不同環境帶來的感受。可能更多的是，我現在所處的環境是那么的熟悉以至於從來沒有過離開的想法。有時候心里真心會抵觸一個新但陌生的環境。
但現實情況是，不斷的跳槽可以帶來更高的薪資，更多的機會，更大的挑戰，足以讓人生閱歷更加絢爛。當然，同樣可能也會喪失一些意料之外的東西！
這些意料之外的東西，不管怎么說，都是不同路上不同的風景。遇到花開，我們感受花香和盎然；遇到春雨，我們逆風踩踏泥濘，迎接春雨帶來萬物復蘇。
我的這位朋友，和我一樣從事的大數據的崗位，同樣是我們兩一起畢業就走的一個方向，這次他的離職，我大概要了一個最近面試的高頻題目。
准備或者已經在職的同學，想從事大數據崗位的，可以參考看看，有很多的題目是每家公司都會涉及的。所以，沒有將每家都分開整理輸出，將大多數的高頻題目列舉了出來。
二
高頻問題
分四個模塊
Flink相關
1.Flink如何做到Exactly once? Flink At Least Once與Exactly once區別是什么？
2.Flink反壓是怎么做的？
3.Flink如何存儲狀態？都有哪些容錯機制?
4.在使用Flink時，遇到過什么問題？做過哪些優化？
5.Flink與Spark Streaming的區別？Flink在處理實時數據時，比Spark Streaming有什么優勢？為什么?
6.Flink watermark機制怎么實現的？
7.Flink join的種類，interval join是怎么把兩個流join在一起的？遇到遲到事件怎么處理？
Hive相關
1.數據傾斜怎么解決?
2.sql中的開窗函數會使用嗎？列舉幾個。
3.常見的sql優化手段有哪些？
Kafka相關
1.Kafka存取數據為什么快？頁緩存什么意思？
2.Kafka 生產者在生產數據前會經過那些步驟？
3.Kafka ISR 機制是什么？
4.Kafka Controller有什么作用，是怎么選舉出來的？
HBase
1.讀寫數據流程是怎么樣的？
2.Hbase讀的效率高還是寫的效率高？為什么？
3.Hbase協處理器原理是？
以上！
三
大數據研發 or 數據研發？
由於面試的是偏 Flink 相關崗位，可能在 Spark 方面被問到的比較少。但是有一點，聽說很容易能夠注意到，在一些大廠，比如說字節、快手、美團等，面試的是大數據崗位，可是很多被問到了數據開發的方向上來，大數據存儲、SQL計算以及優化等等。
當時和我說了這一個現象之后，我的第一個感受是，大廠的大數據平台很可能已經成熟，各方面組件已經在平穩無誤的運行中。所以大數據平台的建設者們已經穩定，而且不需要那么多人來維護。
剩余的當然是上層的數據分析和數據的應用了，說白了，就是流量變現的數據支撐，而這些是需要大量的數據研發人員來支持。所以，現在很大一部分崗位會是數據研發工程師。會來支持算法同學、數據分析師等等。
四
LeetCode部分
最后一點，可能就是大家所關系的算法層面的面試了（基礎算法不是機器學習算法）。
這一點沒有在上面進行總結，因為問的還是比較散，可能每個面試官都有他們自己想要問的題目，而這個題目是經常在工作中用到的吧。
還是，在我的軟磨硬泡下，還是想了一個大概的重點排序：
a.字符串
b.數組、列表
c.動態規划
d.DFS / BFS
e.樹和圖
f.其他
但是在我看來，「樹和圖」基本相較於其它來說比較簡單。「樹」中的一些思想可以作為刷題的基礎思想，對於比如說動態規划等其它的算法模塊是很有幫助的。
另外，提一點，前一段時間的算法刷題群，第一階段的「樹」模塊即將進入尾聲，還有一起的小伙伴，也可一起加入進來。私信我就ok！
在實際的面試中，幾乎每家公司的每一輪面試都會多多少少提及，唯一沒有提及的可能就是 HR 面了（手動狗頭），LeetCode 還是要作為主要的題目進行練習的。
有的簡單有的比較難，但是字節和快手的 LeetCode 題目還可以，最難的也不過是medium。
還有一個說法，入職了這些大廠的人基本沒時搞這些算法題目。所以，他們會每個人准備 1-2 道算法題，面誰都用，年年都用。哈哈大家懂的，可提前探探口風（。。。）
五
本次想說的，一方面是大家對於頻繁跳槽的觀點是怎樣的，另外一個是大數據面試的常考面試題方向。
同時祝我的同學前程似錦。
我也希望和所有一起互相幫助過的同學同事以及看本篇文章的大家江湖相遇。
最后矯情一下，我們決定不了人生的方向以及最后的結局，我們只能歷經挫折和磨難，一直向前。堅定目標，堅持不懈，未來一定是屬於我們每個人的。
以上就是今天的全部內容啦！
學而知不足，思而得遠慮，行而能致遠。
我們下期見！