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自己住正在有人世天国之称的都会，6年多开辟经验，比来2年次要正在作大数据有关的开辟，比来思量换事情，根基也只思量大数据有关岗亭。目前新事情曾经找好，但想分享一下比来口试的失败一些履历(顺利的那些就不讲了)，吐槽吐槽，跟泛博吃瓜群众分享一下历程中的履历心得，我的语体裁育教员教的，还请大师莫怪。
1.公司:国内出名电信经营商，其下面的大数据钻研院，面两轮
一壁：手艺职员面，先毛遂自荐，项目经验有关引见，问比力细，问了一些Hadoop、HBase的问题，JAVA根本，JVM内存分派小于32G缘由，G1战CMS比拟，问关系型数据库事件级别，脏读、幻读意义。
问题回覆环境：此中G1与CMS区别我只讲了G1比CMS更耗CPU，但收受接受更快结果更好，两者内存划分设想分歧，G1更适合大内存等，具体缘由及细节没讲清;脏读、幻读只回覆出跟数据库事件相关，口试其时健忘了具体什么叫脏读，什么叫幻读，有点分不清。这两个仿佛都没有答好，然后口试官问了我待遇期冀。
二面：隔了4天，打德律风过来让我去二面，是部分司理面，其也是作手艺的。上来让我毛遂自荐，然后就环绕我讲的起头问。讲到之前项目中通过hbase的coprocessor的endpoint体例正在办事端通过jni挪用c++写的算法库真隐数据计较过滤功效，然后这位司理就问为什么你们图像识别有关的CV算法不消JAVA写，要用C++?
我感受有点懵逼，惊讶怎样会有这么小白的问题，但面上不克不迭表示出来，简略回覆说隐正在大部门算法都是通过C/C++写的，JAVA由于JAVA是完片面向对象的特征及jvm的关系，不适竞争这么底层的工作，机能会有损耗。但彷佛对方没有理解战听懂，脸色带着不睬解战质疑，半上帝他嘴里吐出一个结论：你们不消JAVA写算法是由于你们公司搞算法那助人只用C/C++去搞。
我其时有点无语，不晓得该怎样跟这种对CV算法一窍欠亨的人注释(大概我该说良多算法库都是C/C++写的，让你用JAVA挪用cuda的库你累不累)，但对方又接着问下一个问题，你怎样对待大数据范畴接下来的成幼趋向?
这个问题我主来也没想过，脑袋里俄然冒出前阵子加入的云栖大会有个分会上讲得一些片断，糊里糊涂的瞎扯了几句，说spark很热，利用的人很是多，后续也会合成流处置手艺的一些新特征，别的说隐正在良多集群彻底数署正在云上，未来收集瓶颈处理有可能会往云上战云下本人办理的集群连系的这种体例成幼。
这个答得简直欠好，有点以偏概全了，对方明显对我这个回覆很不合错误劲，又问你以为磁盘IO机能会是瓶颈吗?36大数据（）
我答复说这个是目前大数据范畴集群的次要瓶颈，但这个问题还好，该当会被降服改善(我想说能够把冷、热数据分手，热数据用速率快的SSD之类存储，但我没说出来)。
对方的眼光有点揶揄的感受，不是很敌对，厥后就是问一些期冀待遇及让我提问之类的关键。
成果：over，好吧，无所谓了，抚慰本人，原来就不是很想去何处，由于本人偏真干型怕活太少(有点自虐)，大要领会到的是对方的员工都过得偏安闲。36大数据（）
2.公司：某跨境电商企业，为一些国度战地域的特色产物作电商办事。
先跟他们HR聊，HR人不错，措辞比力客套礼貌。36大数据（）
接着是手艺面，一共4个口试官，分4轮面。
第1个哥们人挺逗，先让我毛遂自荐，看我简历上写着对CV有关算法有必然领会，仿佛跑了题似起头不竭问我CV有关问题，我跟他说我事情早几年本人钻研过一段时间这方面的工具，但不是很擅幼，很幼时间也没钻研了，只是比拟没接触过这方面的人来说要厉害一些，我也没有钻研过SparkMLLib。不晓得他哪根筋不合错误，问我你们公司深度进修有关的法式你有没有钻研过，我说没，他又问我凡是图像识此外一些流程，我大要说了一下，说得不是很细，他不断的可惜的说道，哎呀，你这比拟其他人没有出格的劣势呀，你如果通晓算法这方面再加上大数据就有亮点。我很是疑惑，心想莫非你们公司是传说中人工智能战大数据连系的很是好的公司吗，难道仍是把无监视机械进修自我优化集成到你们的大数据体系中了吗?不应当呀，看你们的样子仿佛还没有那么NB，再说隐正在搞大数据的有几个会深度进修算法的，大多仍是偏框架数据收罗存储发掘方面的。
第2个哥们，是搞大数据有关的，不外他根基不像是正在口试我，反而是正在跟我吐槽他们公司，说本人也是刚来了3个月，公司哪里流程不合错误，本人志愿无奈摆布其他团队等，不外就简略跟我说了这么一通就完了。
第3个哥们，具体是担任哪方面手艺不是很清晰，感受有点偏算法，就问了我一个标题问题，像是脑筋急转弯的编程题，标题问题是N小我围成一圈，主第1小我起头报数，第一小我报1，第二小我报2，顺次下去，报到数字X的人退出圈子，下面的人继续报，请写个法式问最初留下的哪小我。我说这仿佛有一个便利的方式或公式能计较最月朔小我，不外我脑子想不出来，只能想一个简略的递归函数去真隐，他说行，然后我就写了一个，写得敷衍了事。
第4个，是他们CTO面，这人晴朗板着一副脸，还没措辞就感受氛围不合错误，估量他感觉我看着比力年轻竟敢要那么高薪水，这种人的脸色我也没少见。语气有点冷，先让我毛遂自荐，我引见的比力简略，然后又说了一些项目中的环境，产物数据流之类的。
咱们的产物的数据源是主ORACLE数据库内里按时去拿的，这个模块叫数据获与办事，流程很简略，就是按时读与数据后交给另一个模块，然后他说问怎样把这个数据获与办事装分成两个模块，我很无语，说这个就是这么简略的去拿数据，没有能够再装分的，他说就是要装分成2个模块，我暗示不晓得他脑袋里怎样想的，说不晓得。
然后问了我作的一些架构经验，我说本人设想写过过一个漫衍式及时计较框架，是借助了一个RPC两头件去真隐的，全体各模块有点雷同HadoopMapReduce，但更像Impala，不必要每次筑立启动Job。我跟他简略说了一下这个RPC两头件，说了一些优错误真理，比方它的动静公布订阅机造没有像Kafka那样有很好的长期化机造，法式退出了，这些动静就没了。
他一脸的质疑，说怎样可能没有长期化，他问我阿谁两头件的名字，然后百度去搜，搜出来某个帖子上有人说的阿谁两头件的一些特征，讲到一个模块是特地作长期化的，然后他就拿来晴朗着脸质疑我说，你看，这不是长期化吗?我看他那样脸色，不想再多注释什么，想说艹尼玛，有点常识好不，那帖子讲得彻底不是一个工具，阿谁长期化不是指动静公布订阅的长期化，这两头件我好歹也用了小半年，你这么百度一搜就敢理直气壮质疑我，这程度真是CTO?
成果：他们HR厥后还打德律风问我跟CTO聊完感受怎样样，我感受本人脾性太好了，没有报复一下阿谁CTO，就说他不太清晰我作的工具。HR把我的期冀压得很低问我愿不情愿去，我间接说不去了。见过这么奇葩的CTO，就算加薪让我去，我还得主头思量。36大数据（）
3.公司：某视频监控安防行业的出名公司，口试其下的大数据钻研院的一个大数据开辟岗亭。
口试我的是他们的一个手艺主管战别的一个手艺职员，上来先毛遂自荐，细致问了一些项目有关的消息，然后问了良多Hadoop、HBase的一些道理，项目中rowkey战分区设想，问了sparkstreaming并发度、createDirectStream战createDStream的区别，一段时间内别离天生了几个RDD，问了Kafka分区各正本是若何正在集群各台机械上漫衍的等。
有好几个问题没回覆清晰，感受本人表示战预备不是很好。
成果：等通知。厥后隔了很多几多天通知我去HR面，鉴于我其时曾经收到其他offer，并且口试环境不是很好，估量会被压offer，就婉转放弃了。36大数据（）
4.公司：国内出名互联网公司，Hadoop研发工程师岗亭。
德律风口试：口试了25分钟摆布，问了良多大数据的根本的手艺问题。如MapReduce有关，Reduce时若何Sort，HBase优错误真理，LSM有关，前面根基上全数答出来了，可是最初问到有没有作过用MapReduce处置数据join，由于我之前作的项目大数据框架比力简略，没有多表联系关系的查询，其时对join观点也有点反映不外来，就说没作过，然后又问MapReducejoin有几种体例，也没答出来。
成果：电面没过，就由于最初两个跟join相关的没答出来，就over了，虽然归去后恶补了这方面的学问。
5.公司：某作数据营销告白大数据办事的公司，大数据研发岗亭。
口试我是的他们作大数据架构团队的主管，先毛遂自荐，讲了一些项目标工具，然后对方感觉我之前作得项目大数据架构比力简略，立场比力桀骜，然后又问了一些JAVA根本的工具，好比BIO与NIO特点与区别，问我有没有用过，我答得不是很好，但该当还过得去，然后又问Concurrent包下面有哪些类，ConcurrentHashMap与HashMap区别等等。我感受他有点不放在眼里我，不是一个公道的目光正在问我。然后又问我Linux号令熟不熟，吧唧吧唧问了好一些，我根基都答出来了。
最初他冒出一句，咱们隐正在这边大数据开辟的岗亭都根基招满了，还缺一个大数据运维的，除了摆设维护大数据集群，还要写一下oracle的udf。我问他这跟开辟事情关系亲近吗，他说关系很是亲近，只是他们大数据的研发都方向于写代码，不肯干这活。豪情他是正在逗我，QTMD。
成果：然后就没有然后了。36大数据（）
6.公司：某车贷互联网金融公司，大数据研发岗亭。
先是德律风口试：口试了25分钟摆布，问了HadoopMapReduce资本设置装备安排、ElasticSearch道理的一些问题，问得比力简略，根基都没问题，问道Lucence若何真隐对一个字段索引的时候，其真只需答倒排索引就好了，我比力二，把倒排索引怎样真隐的大要讲了一下，细节还讲得不是很好。
过了几天，然后是间接口试，此次面的内容仍是比力简略，口试官人感受不错，就是有点二，怎样说呢，理解威力不太好，好比问我HBase分歧colomnfamily跟关系型数据库中的列的区别，我答说colomnfamily正在物理上是独立的storefile，能够只查询某个
columnfaimily，而关系型数据库一笔记真是整行数据，查询的时候，必要整行数据都读出来，然后吧唧吧唧又扯出很多几多。成果你猜怎样着，他说我仍是没有回覆到点上，说
columnfamily是面向列的。我有点无语，我都把它怎样是面向列的底层存储布局都讲出来了，你居然还说我没答出来。问了良多问题都根基答出来了，就是口试官总感觉我没有答到点上，说本人貌似大白我的意义了，问我是不是泛泛很少沟通问题。这种人真是活久见，明明一个意义，我答得更细致清晰，他非说我没答出阿谁尺度谜底名称，口试这么多次，这种环境真是第一次碰着。最初问了Hive有关的，问我有没有用过，我说没用过，但这种跟根基SQL差未几，问HadoopStream有关，我也说没怎样用过。问得问题都比力浅，没有什么深切的问题。
成果：厥后HR通知我说口试官感觉我手艺深度不敷，哎，有点搞笑的，其他几个口试下来要这么说我彻底没看法，可是这位口试官问得那些问题我根基都答出来，并且他本人没怎样问我深切的问题。算了，奇葩老是有的。36大数据（）
其他一些履历就不烦琐讲了，小我总结有几点如下：
1.隐正在作大数据有关的公司战人还不是良多，比拟常见的如JAVA岗亭口试官的程度较着要差良多，除了接触的几个出名点的至公司问题关键比力规范，不外这种征象该当接下来几年会有所改善。
2.有些时候不是你手艺不可，而是你的辞吐表达威力给他们的印象，像我本人表达言语组织威力只能算中等可能还误差，表达层次欠好容易被pass。
3.感受事情履历跳槽少的并不比屡次跳槽的受待见，像我6年只正在2家公司待过，大师都晓得，正在一家公司工资是很难涨上去的，而对方人力往往以你以后薪资作为主要参考，就算你的程度比不异事情时间的人强良多，但对方公司不成能顿时领会到，你想要跟这些不异事情年限人不异程度的薪资可能都比力坚苦，对方人力往往以此打压你开太高期冀涨幅过大。
End.
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