腾讯大数据 三面面经

作者:大菜菜

来源:牛客网

更新: 本以为二面凉了 谁知道竟然三面了….

腾讯 CSIG

一面 第一天先做题

两道算法题 第一道a了 第二道超时 后面没有优化出来

加面试官微信 第二天晚上继续面试

有没有女朋友 女朋友愿不愿意一起来深圳

聊项目

yarn的设计思路是什么?

hbase问的比较多

hbase读取和写入的过程

lsm相对于b+树优化了哪块? 优化了写入

lsm 设计内存部分的目的是什么

这个回答的不好 查过后发现 主要是用来维护结构 而不是为了加速读取 加速读取有专门的缓存

hfile为何要去合并

如何做到region的热拆分

lsm树的优势

二面

聊项目 calcite的原理

calcite如何做到sql语句转换为物理执行计划

flink checkpoint和savepoint的区别

b和b+树对比 innodb为何用b+树

kafka topic和partition关系

partition能不能减少? 这个题没有回答好, 我说不确定

我说可以做到, 但是不太好弄, 因为减少partition还需要数据的迁移

面完后我查了下, kafka本身不支持

然后, 面试官问完这个就说没问题了 ==! 面试官可能感觉这种简单问题都不会 就不要面腾讯了, 全程15分钟 估计GG了

三面: 电话突击面

本来不抱希望了, 正在打云顶之弈, 突然来了一个腾讯的电话 ==!

然后开始面试了, 这一面反而没有什么压力了 不知道为啥 面试老师也比较随和

介绍下在实习公司做的什么 做了啥

完蛋了, 忘了问了啥了. 一片空白 …

算了不写了 安心等下午的hr面吧, 希望能上岸

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