快手大数据开发工程师面经

一面（40min）

• 自我介绍
• Spark任务调度（源码）
• Kafka基本原理说一下（生产消费模型，存储，Leader选举，ISR，反正想到啥就说啥了）
• Consumer Group中Consumer和Partition的对应关系（Range和RoundRobin）
• Kafka支持什么语义（三种语义），怎么实现Exactly Once
• Spark Streaming和Flink的区别（说部门主要用Flink，奈何我没怎么用过）
• Scala的模式匹配和Java有什么区别
• 用Kafka的过程中有过什么问题，怎么解决
• 实习做了什么
• 撕代码：

有序链表合并

n*m的带有数字的矩阵，从左上角走到右下角，问最短的路径上经过的数字的和是多少？（dp）

二面（1h20min）

• 自我介绍
• Java多线程了解吗？写个生产者消费者模型吧（wtf？上来就搞这个）
• 写完讲了讲
• 线程池熟悉是吧？写个线程池（？？还好我看过源码）
• 写完问怎么改进让它支持切换到SHUTDOWN状态？因为我只是参考了源码实现了一个能提交任务的简单线程池，没考虑别的，要改进的话有点麻烦，就大概说了下思路，也不知道对不对。
• Java线程同步啥的，不太记得了。
• Flink了解吗，基本的概念说一下
• 撕算法：给一个不带分隔符的IP字符串，要给出所有的可能的IP地址，返回一个List（懵逼，用回溯写了个大概）。

三面（40min）

• 自我介绍
• 实习做了什么
• Kafka基本原理说一下，和其他的MQ相比的优势
• Kafka 消费者怎么从Kafka取数据的
• 消费者怎么保证ExactlyOnce（感觉跟前两面的问题的有点重复）
• Kafka消费者怎么保证有序性
• Kafka生产者怎么保证不丢不重复（幂等）
• Kafka生产者写入怎么保证有序
• 撕算法：两字符串最长公共子串（一开始是别的题，我没太搞懂他什么意思，就换这个了，反正dp做呗）