腾讯大数据sre面经

面试总览

腾讯的面试流程慢是出了名的，技术面一共三面加hr面总共4面，历时一个半月，倘若要想拿到offer还得加上两周，差不多2个月时间，所以各位有志去鹅厂的同学们一定不要裸辞，不要裸辞，不要裸辞（重要的事情说三遍）。

具体时间线

20210301简历投递（内推）--> 20210310一面（小组长） -- > 20210322二面（二线老板）-->20210328（GM面）--> 20210404（HR面）

面试内容

一面（1h10min）：主要涉及大数据组件基础知识，java功底，数据链路等：

hdfs各个组件（hdfs,yarn,zkfc,journalnode）的作用，namenode ha实现方式
hbase读写流程，常用api
flink架构，任务提交流程，flink的checkpoint，flink实现excatly once（内部与端到端）
clickhouse架构，为什么比其他olap引擎快，sql解析流程
linux为什么叫文件系统，ceph文件系统，常用的bash命令，比如awk等
java相关：jvm架构，gc方法（对比），线程创建的三种方式，synchornized和lock的区别，各自的应用场景，skipList跳表，hashmap
谈项目，讲数据链路（实时与批处理数据），数据规模，数据流量ops这些

二面（30min）：主要涉及项目经验，简单考察下基础：

kafa如何保证数据一致性（source，broker，sink三个地方）
yarn调度策略，资源管理如何做，权限怎么分配
hdfs小文件问题，hive产生了小文件如何调优，hive数据倾斜原因以及处理方法
针对集群做了哪些优化，调整了哪些参数

GM面（35min）：无基础，主要项目经验：

简单介绍做过的项目，然后挑一个项目，你担任的角色是这样，主要流程是怎样，产出有哪些，在这过程中遇到了哪些问题，如何解决，你的成长是什么。
另外问了个在职业生涯中遇到的最大事故是什么，当时是如何去解决的，定位问题的方式是怎样，以及后续如何去避免这样的事故
最后瞎聊了下腾讯云的大数据sre团队发展情况，以及员工成长路线，以及base地的transform。

四面（45min）：个人经历，项目情况

简单个人介绍包括学历背景，工作经历，以及每段跳槽原因，挑一段工作项目详细讲解（虽然她也不一定听得懂，我猜测主要考察表达能力），然后是讲讲对大数据sre岗位的理解，期望薪资，目前竞企offer情况，最后明确告知期望薪资涨幅较大，不会在竞企offer上做大幅调整，最多持平，且具体的方案最快也要一周半才能出来。所以最后还是放弃了鹅厂入职了虾皮。

面试总结

总的来说，腾讯云的大数据sre面试也是偏基础且贴近个人工作内容，假如小伙伴们平时注重积累的话，去腾讯问题不大。最后预祝跑路的同学们都能拿到理想的offer！
（shopee最近很缺人哦，有想法的同学可查看：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMzIzNDU0MA==&mid=2247483747&idx=1&sn=aaf8361ca6fbd47245fd0c92d274eb85&chksm=c24ed360f5395a76af2dba45e814bf5cd1d39b739deff18584753d677f96945ef7a6b552ea14&token=90945026&lang=zh_CN#rd）