本人是一个双非硕士在读地研二狗，非科班出身，最近也是参加了大数据开发地面试，已拿到了哔哩哔哩和顺丰的大数据开发岗实习offer，现在把自己的面试经历分拨记录下来，记录了面试各个公司的问题和心经，给正在面试的你做一些适当的参考

如果这篇文章对你有所帮助，可以点一下关注作者支持一下，对于这段时间的面试，作者也是参考和总结了一些面试中常常问到的问题，可以关注作者私信“大数据面试”，我看到后会一一为大家发送资料的

在参加的几次面试中，我也是都写了一些面经发布了出来，感兴趣的可以查看一下：
面经1：字节跳动：22年实习生大数据开发面试（一面凉经）
面经2：22年实习生大数据开发面试（第一家凉了，第二家拿了offer）
面经3：哔哩哔哩：22年实习生大数据开发面试
面经4：顺丰科技：22年实习生大数据开发面试
面经5：美团：22年实习生大数据开发面试

首先介绍一下自己什么时候接触的开发和大数据：

对于开发而言，本科时候学过一些c语言和java，在这就是一些前端语言，仅仅是学过，都不敢说是掌握。

在硕士的时候，进入实验室，编码氛围较浓，但是那个时候还是用python，做一些爬虫，写一些简单的东西。也是在研一上学期，把java从头到尾又学了一遍，除此之外把mysql也学完了，就这样跟着B站视频的教程，啃完之后因为项目中没有立即使用到也是放置了很久的时间，然后学了java web。

在20年冬天实验室项目开始，写过一段时间前端，那个时候写js，用的还算凑活，最后随着项目推展去弄了数据库，在这期间js又放下了，现在前端也不会写了，去了数据库那后，自学了redis、mongodb，还写过python处理数据，同组的小伙伴在使用hadoop，那个时候我还没有真正接触大数据处理，知道项目推移，由于一些煞笔指挥，redis和mongodb被项目弃用，我直接面向白学式编程，然后又被安排到去写了shell，又自学了shell编程，学完之后到项目接触也没写过一个shell脚本，就这样被调来调去，因为也不需要写shell了，我就干起了后勤，这一段时间安排我在实验室搭建了git服务器，托管实验室的代码，又自学了git和git服务的搭建，搭建出来后一个代码也没被上传过，这个煞笔指挥我也是对他无语。于是我就自己给自己安排方向学习了后端，自学进行的也很顺利，因为之前沉淀的不错，就上手的也比较快，先从spring，再到spring boot，准备学习spring cloud的时候，这时候煞笔指挥又开始了，因为在大数据那边的小伙伴一直遇到困难解决不了，于是又把我掉到了大数据那去解决问题，就这样我算是正式接触了大数据，那个时候是2021年7月分，就这样造化弄人的我接触了大数据。

调到大数据后，我就自学起了大数据，从hadoop开始，hdfs和mr都是比较简单的，不知道是我接受的快，还是之前沉淀了较多的知识，学习起来还算是比较轻松，然后就是hive、flume、kafka，这些知识像是过马路似的过了一遍，因为我知道不用的话很快就忘，主要混个眼熟，就这样我把这些基本框架都过了一遍，然后就是重量级的spark，学习spark必备的就是scala，所以我又去学了scala，因为有java和python的语言基础，所以scala学习起来是很轻松的，极简的语言风格也是很容易掌握。在学spark的时候，当时基础知识和底层源码可能学的并不怎么样，但是因为有hadoop中mr的基础，mr我学的是相当好了，因为在项目中用mr比较多，所以也是很熟练，导致学习spark的时候，在逻辑思维上并没有造成多少难度。学了spark之后学习了flink，对于flink的实时计算框架，其实是比较难得，但是对于我们项目简单使用来说，快速掌握对我来说还是比较容易，而且我选择的是java版本的flink，所以上手速度也有所提高。

就这样又学了一些零七零八的大数据知识，比如调度框架azkaban，还有什么sqoop、kylin、superset这些，然后就应用在项目中，也是在知识交叉的过程中反复横跳，过程很痛苦，但是结果还算可以，底层理论掌握的可能不太好，但是使用起来算是没有问题。而且这些理论知识在我之后的学习掌握之后，对于代码层面和操作起来更是得心应手起来，怪不得公司招聘很注重这些理论基础。这就是我得大数据学习之路和大数据的千丝万缕，大概的学习时间是21年的7月到11月五个月的时间，在此之间因为项目的需要，也是自学了数据库索引和数据库迁移这些知识，这样一来就把数据库基本使用的框架补充全了。

准备面试

本人今年十一月份开始因为受疫情影响，学校管制，不让我们去实验室，所以只能自己在寝室附近就近找教室自习，或者在寝室自习，在或者在寝室玩游戏摸鱼，我在学校被剥削了一年半之后，想要尽早出去实习的心思愈加强烈，所以也是借助这个时机，让自己有心思把时间花在了面试上。

在这期间复习了大数据相关的知识，比如hadoop、kafka、flume、hive、spark、flink、sqoop这些，这些技术其实对于一个在校生的我来说，掌握的并不是很牢固，因为项目中和平时自己的思考中用过，对于底层原理和理论知识掌握的并不是很牢固，所以也是借助这段时间把这些基础知识过了一遍。然后在网上一些招聘软件上投了一些简历，因为是海投，还是在十一月末和十二月初，所以大多是石沉大海，有一些小公司打电话联系了一下，但是大多听到了我是研二，离毕业还有一年多，也都黄了歇菜了。

就这样简历投了有一个多月，学校也管制了我们一个多月，这一个多月的简历结果收获可以说是0，也可以说是50%，为什么是50%呢，因为我投了顺丰的校招实习简历，但是一直了无音讯，知道1月22号顺丰的校招实习面试才开始正式启动，所以也是多亏了当时的投递。

接着往下说，在学校管制结束之后，让我们正常的能回实验室了，然后就是我们实验室的项目交付，忙活了一年项目终于可以交付了，回到实验室，又忙活了半个月，终于把项目顺利交付，交付完也是了却了我得一桩心事，就这样简历结果和面试通知也都遥遥无期，没有一个传来面试通知的，在这期间只有网易一家说要面试，给我说了面试然后放了我得鸽子，作为一个大厂，这一点实属有些草率。

项目交付之后，再过半个月也就到了放假的时候，因为疫情原因，学校放假都很早，我也是在项目交付之后，在实验室内搭建了一个集群，我意识到可能操作能力有所下降，所以也是考虑搭建个集群用来练手，同时自己在实际层面复习一下这些大数据的项目。除此之外就是对我们研狗很重要的论文了，就在放假前夕，给老师发了半年的小论文终于被老师想起来了，然后找我聊了聊论文要我改论文，这个时候也是对我的找实习之路增添了许多障碍，就要一遍想着论文一遍想着实习。

放假之后也是去了上海，本想着去大都市迷失一下，顺便找找实习，没想到刚去没几天，家里疫情管控，让赶紧回了家，也是在家中，不知道是赶到了公司开始储备了，还是面试得机会多了，投的简历也不再是石沉大海，也是有好多联系的然后约了面试得了，这一点还是让人很欣慰的。

关于面试：

关于面试的技巧很重要，就算你掌握再多的技能，但是没有足够的表达出来，或者没有很好的抓住面试官的兴趣，那么还是很难展现自己的实力的，因为你猜不透面试官会问你什么。我也是吃了很多这个亏。大多数人都是先面几家小公司试试水掌握以下经验，熟悉熟悉套路，可是我像个憨包，上来第一家就面试了字节，那个时候不知道怎么面试，也不知道面试什么流程，更不知道怎么在面试中组织自己的知识，所以也是吃了很大的苦，再者字节面试的难度确实也大，知识面要广，而且面试的问题也很灵活，再面完字节也是对自己造成了一定的打击，但是也正是面完字节知道了自己的不足，关于操作系统和计算机网络，这两门知识虽然在工作中少涉及到，而且是理论层面知识，但是对于进入大厂来说，这又是一道坎，所以也是买了两本书掌握一下，不要求掌握的特别全面，但是应付面试的能力应该是要有的。

然后第二次面试的小公司也是惨遭失败，虽然是小公司，但是他们面试的问题也是有很大帮助的，小公司虽然对基础的操作系统和算法要求不高，但是关于大数据相关的内容还是很有参考价值的，这些都会我们作为自我反思和弥补不足的借鉴。

关于技能：

其次就是自己的基础知识，代码层面的实现可以看作是基本技能，当我们频繁使用某一方向的知识的时候，我们熟能生巧的就能掌握代码的编写，比如项目中我经常编写mr程序，从开始无从下手，到最后在txt中都能顺利编写下来，这都是一个孰能生巧的过程，所以我们对于底层知识的掌握就更加重要，因为面试过程中面试官也是很注重一个在校生的基础知识，所以在面试前可以上网上查找一下经常涉及的面试题，了解自己邻域经常问到的问题，有时候你可能已经对自己的领域有了一定的了解，但是所使用的术语和表述还不够严谨，就需要参考别人的改善自己的

还有自己要善于思考，可能对于领域知识我们不能全都了解到或者接触到，但是我们可以在学习了解的时候类比一下真实的开发环境，如果这个知识应用到你的项目中，你要怎么根据自己的项目设计出来，比如数仓的建模，我们项目和企业级的项目并不一样，但是我会多考虑一些，如果这个维度建模的模型用到我们的数据库中，哪些表应该被设计成什么样，为什么不能用雪花模型，为什么更适合用星座模型，数据治理应该选择哪种方案，总之多思考，即便没有在项目中使用到，也会留下深刻的印象

关于自我认识：

我面试的时候也是看过网上许多面经，看到过这样一句话，面试淘汰不代表你能力不行，你觉得表现得不好，但是你和面试官有眼缘，你答对70%都可以，甚至50%都有可能要你，如果眼缘没到，答对90%可能也不行，所以一次面试失败并不能代表什么，你需要在每一次面试中总结经验，看自己还有那些地方可以改善和提高，不管是否通过，都要养成这种好习惯。就像我在字节面试虽然被面得面无全非，但是也是学到了很多，知道了对于自己的项目，该如何给别人介绍，如何弥补自己的不足，又该如何想方设法提高自己的能力。

关于坚持，在面试的过程中一定要有信心，贵在坚持，或者跪着坚持，在我屡遭受挫之后，想着停留一段时间不面试了，小公司就小公司吧，大公司进不去，当时我也产生了这种想法，但是有些不甘心，又投了哔哩哔哩，最后顺丰校招实习面试的通知也出来了，面试了这两家公司，就这样机缘巧合地，拿到了这两家公司地offer，本来想着放弃了去一家小公司算了，最后幸运女神光顾拿了两家offer，所以在面试这条路上，一定要坚持下去，要不服输，不认命，同时要不断地完善自己的技能，做到有机会来的时候要把握住。

如何自学：

首先要确定一个方向，不能朝三暮四，比如今天看java火，你去学了java开发，明天看python火，又去学了python，然后看了人工智能，又去学人工智能，要知道样样通，样样松，虽然现在讲究通才，但是我们也要学会有一技之长，在确定好了前进方向之后，就要确保矢志不移地前进。

现在网络上的信息五花八门，各路大牛数不胜数，我们要利用好各路信息，计划好学习路线，做好规划，学习是件很鼓噪地事，可以适当的设置一些适合自己的学习方法，比如激励策略这些。

除此之外，算法也是一个很重要的方面，对于大厂面试，算法是必须要过的一关，那么就需要自己辛苦一点多刷刷算法题，多练多总结，leetcode算法题，一百道不行就二百道，然后《剑指offer》刷一遍，做到能领悟能写出，应对面试就差不多了。

总之，如果以前你学了很多乱七八糟现在也没有用得上的知识，也不用抱怨，没有白学的知识，比如之前我学了redis和mongodb这些，虽然一次没有用上过，但是我相信如果以后要用到的时候再去从头学，那么接受的能力相比较第一次接触来说要快很多，所以找准了方向之后，你只管设定好计划，一步步按照计划走就行，不要受到其他不良因素的影响。

写在最后：

对于实习来说，公司对实习生的要求并不是那么苛刻，所以我们在保证有些许能力的情况下，可以胆子大一些，往大厂投递一下，在一场场面试中注意总结，每场面试都是一次学习的机会，碰到疑问和技术难题在网上找找帖子，找找解决办法，平时多去试错，不要害怕bug，比如我这一年来，如果说代码层面有提升的话，那应该多半是从bug中得到的，所以要学会从bug中保持心态，解决bug。