顺丰大数据岗位相关面试题

顺丰面试题

 

 

学长1

第一面是做实时推荐同事，针对项目和知识点来问，特别喜欢问Spark，因为他用Kafka和Spark多，认真准备一下这关好过。

第二面是大数据这块的女总监，光跟你怼Spark，全是细节，细致到你传了那些参数

学长2

1）技术部分

（1）Kafka原理，数据怎么平分到消费者

（2）Flume HDFS Sink小文件处理

（3）Flink与Spark Streaming的差异，具体效果

（4）Spark背压机制具体原理实现

（5）Spark执行内存如何分配，执行任务时给多大内存

（6）SparkSQL做了哪些功能

（7）讲一下Flink

（8）状态编程有哪些应用

（9）端到端exactly-once如何保证

（10）Flink checkpoint机制

（11）Yarn调度策略

2）项目部分

（1）离线指标、数据量、用户量

（2）介绍一下实施项目，哪些指标，怎么算的

（3）SparkStreaming遇到什么问题，如何解决

（4）SparkStreaming实现什么指标，怎么算的

（5）实时当天日活怎么累加

（6）集群规模

（7）一天的指标会用SparkSQL吗

（8）Spark手动设置偏移量，如果数据处理完后，offset提交失败，造成重复计算怎么办

（9）项目中ES做了哪些工作、ES实现原理、ES倒排索引怎么生成

（10）任务调度

（11）讲一下HBase、项目中哪些地方用了HBase、HBase写入流程、不同列族之间文件怎么划分

（12）Kerberos安全认证过程

学长3

（1）问一下，数仓建模有没有更详细的文档说明？

（2）还有HBase的rowkey在生产环境下怎么设计？HBase三个原则：唯一性、长度原则、散列原则

（3）HBase表做预分区，评估半年到一年的数据量

（4）一年之内不能自动切分 （10g数据）

（5）求出分区数量

（6）最后再设计自己的分区键值 01| 02| 03|

（7）rowkey前缀（分区号） 01_ 02_ 03_

（8）后面拼接常用字段 或者 时间戳

（9）在一个分区内 先查询什么字段，就要把那个字段拼接到前面 分区号_要查询的字段_时间戳（保证唯一性）

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