1.自我介绍

二本学校毕业5年，在某已倒闭手机厂商做安卓开发3年，到银行外包写SQL1年，现在在某大厂做大数据开发工作即将一年，月处理数据量PB级别。

2.为什么要转型

转型有两个原因，一个是技术相关的，刚毕业心态没调整好，没有把心思放在技术上，然后做的工作技术要求也不高，就这么混了几年；一个是工资相关的，工资真尼玛低，都快混不下去了。

3.转型的心态和行动

16年公司内部培训的时候了解到大数据，那时候还没放心思去学。因为以上说的原因开始专心搞大数据，每天晚上8点准时学习到12点。从Hadoop开始，到Hive、Spark、Hbase、Redis、Mongodb，storm、zookeeper，把大数据常见的组件都学了一遍。

4.转型过程

那时候基本上是按照每个月一个组件，然后上网找视频，对着视频边看边敲代码。

最大的困难有几个：

一是大数据领域组件太多，相应的知识点就很多，学了前面忘了后面；

二是没有实战经验，没有真实的应用场景，不知道每个组件在生产中具体是怎么应用的，心里没底。

还有一个，就是公司倒闭了，顿时陷入了失业的状态。19年初的时候公司招聘很少，要招都是招高级的，这种就是实打实的考验功力了，所以基本上是面一个挂一个。那时候只剩下一个信念，相信自己一定能成功，每天脑子里都在想着知识点，吃饭想，走路想，睡觉想。

中间实在没办法了，就去银行外包先做起，做传统数据仓库相关的。主要就是用hql写SQL，框架有人定好了，就是按照模板往里填SQL。为了生活走到了这一步，心里一直想着几个月后一定要往前迈一步，可以去一个小厂做有技术含量的大数据开发，更好的就是能去大厂做大数据开发了。

每天的状态就是，早上六点起床坐一个小时公交到公司上班，白天做公司的事情，晚上下班马上自己学习大数据视频，一边跟着敲代码，一边脑子里面想面试题，就是要把知识点刻在脑子里。反正每天都在想着怎么学更多的东西，中间向公司比较有经验的人咨询，说实话没有得到什么帮助。

然后又关注了很多大数据的公众号，加了很多大数据的群，了解大数据从业者平时工作是做什么，然后中间有幸和好几位公众号作者交流了，他们都很无私的帮助了我。从写简历，到面试，到大数据知识点，学了很多，很感谢这一路帮助过我的人。

5.学习过程

首先先把Java相关的复习了一遍，然后学习大数据的东西。

Java方面（一个半月）

由于之前一直在写业务代码，然后业余时间也没有专研，导致好多Java知识都忘了，所以先从Java开始学习。学习目标是先只要求把JavaSE复习完，不然时间不够。

学习手段是看《Java编程思想》刷了一遍，重点关注数组和并发两个章节，中间也会找各大厂的面试题，边看知识点，边敲代码，然后刷题，做到一看到相关的题目，脑子里面就会有完整的知识体系。

接着是算法和数据结构方面，就刷《剑指offer》和Leecode上面的题目，每天刷两到三道题，做到看到题目脑子里面有大概的思路。

大数据方面（五个月）

在网上报了个培训班，跟着他们学。现在想起来，那个培训班很坑，好几个老师分别讲不通的大数据组件，没有连贯性，讲的也很浅。那时候报的目的也是说自己摸索太慢，想花钱找捷径，最终目的勉强算达到了吧。

它的课程是先Linux基础知识，Hadoop，hive，HBASE，redis，MongoDB，storm，辅助框架，Scala，kafka，spark，最后两个项目（电商和交通相关的）。

如果现在让我去学，是数据仓库或者离线实时业务代码开发方向，首先会先去学Hadoop，这个是基础，大数据很多东西都是基于Hadoop延伸出来的。Hadoop里面，最重要的肯定是MR整个流程，包括map端做了什么，shuffle做了什么，reduce做了什么，中间还把源码看了一遍，然后在源码里面找到MR流程的每一个对应点。

然后是hdfs的原理，包括数据的读写原理，数据副本之前的协作等等。最后就是yarn了，yarn是作为资源调度的，这个没有太多内容。

如果是数仓的，可以再学习hive，花半个月了解hive语法，组成原理，再了解点数据仓库知识，就可以去面试了，问到啥不懂的，马上学，这个是学习最快的方式。现在才知道，不要等到自己认为准备好了再去做，因为从来没有准备好的时候，做着做着你也就做成了，一边面试一边学习。

如果是做离线实时业务开发的，那要多学点。花两个星期看下kafka，目标是kafka会用而且常见的原理能解释，如kafka的producer、consumer的使用，topic和partition这些，ISR等等。花两个星期看下HBASE，了解读写原理，数据存储方式，rowkey设计以及热点问题等等。

接着就是重点了，学习spark。spark包括spark core、spark SQL、spark streaming、structured streaming，内容很多很多，真的要多敲例子，多整理思维导图，不然没几天就全部混到一块了。

先学spark core，了解spark的计算执行过程，熟悉常见的算子，没事就多看算子的源码，我一开始一直记不清楚map和flatmap的区别，就去看了两个的源码，梳理了整个流程，后面就再也没有忘了。

如果学好spark core，那么学习spark SQL相对会简单点，主要就是DS和DF的应用，大同小异。sparkstreaming会稍微难点，也是spark的一个重点，它用来做实时流处理，需要考虑和其他大数据组件的交互，如kafka和HBASE这些，然后还有数据消费准确性、数据容错性的考虑，内容挺多的。其他组件看情况学了，面试问到了不懂就补。

最后项目是很重要的一个部分，一个好的项目能帮你把之前学的东西全部串连起来。有几点需要注意，首先项目场景一定要基于你做过的业务来构思，不然面试的时候稍微问你业务你就挂了；

接着要多去了解真实业务场景，如生产中常见的问题有哪些，解决方案是什么。面试的时候在这个环节卡了很久很久，之前都是按照培训时候的项目写简历，业务逻辑都没想清楚。后面峰哥指导下，根据做过的业务场景重新构思项目，业务的整体框架，提前准备重点和难点，后面就越面越顺了。每次面完也找峰哥过下思路，都可以从不同角度总结到新的知识点，特别是有些公司的CTO面。

6.笔试面试

19年初的时候公司招聘很少，要招都是招高级的，这种就是实打实的考验功力了，所以基本上是面一个挂一个。七八月的时候接触到锋哥，向他咨询了很多关于学习路线以及面试相关的技巧，然后他还提供了他面试总结的面经。

通过系统梳理了学习路线，也搞定了简历的项目，不断面试，然后看面经总结，后面是越面越顺，拿了五六家offer，最后选择来现在这个公司。

面试题：

一、XX网络

1.生产环境中报错怎么排查？

一般开发程序的时候，都会在关键的地方打上log，这样方便后续定位问题。

可以在yarn上面查看log，定位问题。

2.讲一个业务需求，并且里面的算子是怎么使用的

mapToPair()->groupByKey()->flatMapToPair()->countByKey()->count()

3.几种数据倾斜方案的适用场景

二、华为面试

1.运行下列程序,会产生什么结果

public class MyThread extends Thread implements Runnable{ //第一行public void run(){ //第二行System.out.println("this is run()");  //第三行}public static void main(String[] args){  //第四行Thread t=new Thread(new MyThread ());  //第五行t.start();  //第六行}
}

A、第一行会产生编译错误

B、第六行会产生编译错误

C、第六行会产生运行错误

D、程序会运行和启动

答案：答案是D，程序正常运行，并且打印"this is run()"。

2.int a=2,b=3,c=4,d; d=++a+b+++c++; 请问各个值大小

a进行++a运算，则a为3

b进行b++运算，需要下一次取值的时候才会加1，故为3

c进行c++运算，同b一样，为4

故d等于3+3+4=10

3.byte a = 124和Byte a = 240哪个有问题

貌似两个都会报错，类型错误。但是这一题估计是考byte的范围的，byte大小是-128-》127，所以有可能是byte a = 124

4.找出字符串中第一个不重复的字符

参考https://blog.csdn.net/danyuliuyan/article/details/80263646

或者去Leecode官网找标准答案

5.map操作后内存数据不会不翻倍

应该是翻倍了，由RDD1生成了RDD2，这样从原来的RDD1变成RDD1和RDD2两个，故翻倍了。

三、XX总部岗位

1. 常用的算子

map，reduceByKey，groupByKey，这里重点说了repartition算子，底层是由coalesce实现的，coalesce有两个参数，第一个是分区个数，第二个是是否shuffle。

repartition默认是调用coalesce(num, true)，故适合扩大分区数，一般用coalesce来减少分区数。

2.做过哪些调优

除了上面的repartition，还用过广播，讲了广播的使用场景是把reduce join改为map join。还讲了shuffle file not find的情况，这个需要设置spark.shuffle.io.maxRetries为60，以及设置spark.shuffle.io.retryWait为60s。

3.hive调优做过吗

做过很多，举了个例子，如设置序列化为kryo。

4.说下cache和checkpoint的区别

cache后会保留血缘关系，checkpoint后会断开血缘关系。

讲了cache的底层实现是基于persist()，又讲了persist()方法的几个不同的参数值。

5.讲讲kafka

主要讲了kafka的整体架构，包括topic、partition、副本，这三者之间的关系和作用，接着讲了producer发送消息到分区的三种方式，还有几个ack值的含义，最后是讲到副本之间的复制，讲到了HW和LEO这些，最后再讲了下消费者消费的时候用到了offset。

6.spark SQL的架构

主要是讲了spark SQL的执行过程，包括用ANT4解析SQL，然后转化为逻辑计划，最后转化为物理计划，再执行。这里说到了CBO，讲了它的作用等等。

7.场景题，他们打算用sqoop实时采集MySQL数据，给个思路

用sqoop去读binlog，然后再去根据时间戳来判断是否为新增数据。面试官说这样很难做到实时，他打算检测insert操作，如果有insert操作就直接读取数据。

四、XX云客

1.数据倾斜解决方案

分类型来说，group的情况，join的情况，窗口的情况，还有了解下spark如何配置自动解决数据倾斜的

2.如果实时计算的时候需要获取历史数据，需要怎么保证时效性

使用HBASE来存储结果，这样实时的数据和HBASE的数据做关联运算，结果就OK。

3.宽依赖和窄依赖

宽依赖，一个子RDD的分区，依赖多个父RDD的分区。然后再说下spark1.2之前和之后的shufflemanager的区别

4.集群规模

内存有58.2TB,硬盘有4.33PB,vcore有8176个.

五、XX网络科技

第一轮面试

1.说说你最近了解的前沿技术

说了kafka的副本复制机制，说了HW和LEO这些。

2.一个表有两百个字段，每个字段内容大于15位，我们从15个维度里面求出20个指标，用你能想到的手段来提高性能，假设就操作一个表数据，不会出现shuffle。

这道题主要考察你的优化思路，从哪些方面进行优化。

一看到这个题目，他说就要想到key有300位，那么就要对这个key进行优化。这里就涉及到了一个思想，通过把key变大或者变小来提高效率，变大可以加盐，变小可以用MD5加工成32位，再用base64加工成20位。优化处理效率，从这些思想入手。首先看源头，从源头减少数据处理量，或者和产品沟通减少数据处理逻辑。接着是加工层面，通过key变大变小来提高执行效率。

3.如果groupbykey的时候，key的字符串是10位，但是value是一篇文章，请问value用什么结构存储比较好？

用list

第二轮面试

1.说收Java常见的数据类型

2.byte和char的区别

3.hashmap和tuple的区别

参考https://www.2cto.com/net/201712/707476.html

4.saveAsNewAPIHadoopFIle和saveAsHadoopFile的的区别

http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.SparkContext

5.用伪代码实现下快速排序

六、XX科技

第一轮面试：

1. 主要面的是数据仓库相关的，问了几道物流相关的SQL场景题

给了两张表，表A的字段大概有：订单号，订单收入，订单类型

001，    10，  A

001，     20， A

002，    10，  A

表B的字段大概有：订单号，订单成本，成本类型（运维成本包括雇员，车辆等等；管理成本包括管理系统等等，有点忘了）

001，    2，     雇员

001，    5，     车辆

第一个问题，算每个订单的订单收入，这个直接根据订单group by一下

第二个问题，算出订单收入前5的订单号，用rank函数。

第三个问题，从表A和表B计算出每个订单号的利润，

表A和表B根据订单号join下然后订单收入减去订单成本就好了

第四个问题，上一个问题用的是inner join，那如果一个订单没有订单成本，只有订单收入，join后怎么保留订单收入，不被删掉。

考left join的用法，右表为空左表还是保留。

第五个问题，怎么在一行列出某个订单的订单号，运维成本，管理成本。

列转行的问题，可以用case when来处理。

第六个问题，不用full join，怎么把订单号，订单收入，运维成本，管理成本放到一行

用union all可以操作

2.有没有遇到数据倾斜

groupbykey出现数据倾斜，可以把出现倾斜的key挑出来，单独处理；

大小表join出现数据倾斜，可以转为map 端join，只要设置参数hive.auto.convert.join=true;然后还说了几个优化参数，如设置spark引擎，开启动态分区的时候需要注意哪些点，设置spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer;

3.说了维度表生命周期管理

其实就是说拉链表，维度变化的时候怎么处理，幸好之前看了《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》，说拉链表有三种设计方案，第一种是直接更新，第二种是设置代理键，第三种是用极限存储，感觉面试官挺满意的

4.讲一个业务场景，说下维度表你们是怎么用的

5.你们表的存储格式

两种类型，一个行式存储，一个列式存储，一般用列式，包括orc和parquet，如果是用hive表直接计算就用orc格式，如果用spark计算可以设置为parquet

第二轮面试：

HR面试，不说了。

第三轮面试：

部门负责人面试，主要是考查对数据挖掘的理解，考了在实际业务场景下算法模型的使用。

还有就是对前沿技术的了解，介绍了几个。

第四轮面试：

总监面试，没问技术，问了优点缺点，职业规划，学习方法这些。

7.经验心得分享

时隔一年做总结感受颇多，做我们这一行的没有一劳永逸的，还是得不断学习。还是得及时跳出舒适区，早点做准备，目前已经适应了手头上的工作，但还是得继续学习，继续精进，加油！

--end--

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