【对线面试官】阿里面试经历，有些人走一步看一步就挂了
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這個其實說來就話長了。是小編曾經面試阿里媽媽的經歷。
這次面試最終在HR面掛掉，以至于后面回憶起來，仍然是一樁美談。
這次面試長達一個月之久，共經歷了4輪技術面，1輪HR。前四輪面試過關斬將，簡直開了掛一般，跟面試官正面對線，絲毫不虛。聽我一一道來。
第一輪
第一面是電話面試，晚上10點半。我特么一臉問號？你們這是剛加完班吧？事實上我幼稚了，后來我才知道可能是剛吃完夜宵。
一面小哥簡單的問了一下個人的學歷、工作經歷，問了一些基礎的問題。問題是從項目介紹談起的，然后會進行無限擴展，這也是大多數的面試套路。有些面試官會讓你介紹一下自己的項目經歷，然后中間打斷你從一個問題下手，然后蔓延開來。
然而我是不會虛的。
因為。
這個項目我閉著眼睛都能畫出架構圖，熟悉項目中的每一個細節。從立項、PRD評審、技術方案Review、上線運維等。我們開始聊的切入點是從Spark Shuffle開始的，分別聊到Spark的原理、Shuffle特性、Spark在項目中的優化、Spark對接Kafka的細節、反壓問題的處理等等。
一面涉及到的問題主要是Spark、Kafka和一部分語言基礎。
基本上都包括在這里了，兄弟們，聽我說，好好看我寫的面試題系列，不是隨隨便便攢起來的忽悠人的面試題目。
《獨孤九劍-Spark面試80連擊(上)》https://t.1yb.co/eQOF
《獨孤九劍-Spark面試80連擊(下)》https://t.1yb.co/eQOI
《SparkSQL 整體運行架構和底層實現》
《Spark-submit 參數調優完整攻略》
《Apache Spark 統一內存管理模型詳解》
《三萬字長文 | Spark性能優化實戰手冊》
更多的可以在公眾號搜索【Spark】關鍵詞進行搜索，不一一列舉了，基本涵蓋了那些面試題。
第一面持續了大概40分鐘，面試過程異常順利，問題對答如流，還反問了幾個小問題看他們是怎么考慮的。
總體是因為實踐真的遇到過，問題沒有特別深入，跟面試官聊的也很開心。
第二輪
第二輪和第一輪中間大概隔了1周左右，晚上我還在樓下吃宵夜的時候就打來了電話。這里我不得不吐槽一下，從來不預約，直接電話call，問有沒有時間？我：有。
兄弟們，聽我說，這時候最好有時間，因為沒時間可能就再也沒下文了...
本人立即表示有時間，可以聊。
然后愉快的第二面就開始了。這輪面試持續了2個小時...
面試官明顯的技術深度足夠，涉獵也非常廣。大家可以參考我的這篇文章《劍譜總綱 | 大數據方向學習面試知識圖譜》，基本上涉及到了所有的知識點。
整個面試過程基本上從幾個方面：
Java基礎
涉及到基礎數據結構、并發、多線程、JVM、NIO，關于面試的細節，都在《劍譜總綱 | 大數據方向學習面試知識圖譜》這個文章里了，大家照著去看即可。
離線計算
這部分幾乎涵蓋了整個 Hadoop技術棧，其中HDFS涉及的非常深入，問到了源碼級別的實現。這部分答上來的70%-80%，中間有些問題確實答不上來，因為沒看過。這里大家要注意，不會的就是不會，沒有研究過。千萬不要撒謊，瞎胡說，會留下非常惡劣的印象。
可以參考《【大數據面試之對線面試官】MapReduce/HDFS/YARN面試題70連擊》
實時計算部分
Spark、Kafka為主，常見的問題幾乎都有涉及。可以參考我下面給出的連接，其中Spark問的非常非常深入，可以這么說，如果對Spark的源碼研究的不夠深入，我大概率在這一輪就掛掉了。面試題是背不完的，而且你覺得做沒做過，看沒看過能騙得到面試官嗎？
Kafka因為已經成為事實上的大數據下的消息中間件，對原理、細節、源碼問的都很深很深。后來我才知道，因為在阿里用的很多中間件都是參考了開源的實現，所以對原生的熟悉這些經驗可以直接拿過來用。
直接在公眾號搜索【Spark】【Kafka】或者對應的關鍵詞即可，今年小編也會在春招前整理完數據技術棧的面試系列。
平臺設計
這部分面試官讓我描述了項目中的整體架構、實現細節。另外要求設計一個符合業務場景的大數據平臺，可能會遇到的問題。并且跟我的設計，提了非常多的問題。可以感覺出來，這些問題大概率都是面試官在工作中遇到的。
這一部分大家可以參考我發過的一些數據平臺、實時數倉的設計。在很多公司我們個人其實是接觸不到平臺層面的設計，但是沒有辦法，如果你要篩選那些更加有能力的人，就要問到不熟悉的領域，看反應能力。
參考：
大話實時數據平臺設計(上)
大話實時數據平臺設計（下）
大數據平臺演進之路 | 淘寶 & 滴滴 & 美團
騰訊基于Flink的實時流計算平臺演進之路
算法
這部分問到了Spark反壓中用到算法細節，常用的大數據量下的算法，這些在之前的文中都有過介紹。不在詳細展開了。
另外還有一些簡單的機器學習算法，邏輯回歸、SVM和KNN因為小編仔細研究過，多說了一點。這部分略過，不是長項，只是涉獵。
十個海量數據處理方法大總結
PID算法和Spark實現反壓的原理
后端
這部分主要聊了Spring的原理、Mysql中的常見問題例如索引優化，數據結構等。所以說，SQL Boy & Girl 們，你們怕了嗎？如果有人告訴你數據從業者不需要學習后端的框架和知識，那么就是在害你。因為稍微大一點的公司跟數據相關的組件都進行了平臺化，慢慢變成運維角色。不要把自己的路走窄了。
整個過程聊完了，我只有一個感覺就是：被掏空了。我感覺面試官把我畢生所學都問出來了。這一輪也是淘汰率最高的一輪，深度和廣度都要有。
最后我表示手機快沒電了，小伙也表示太晚了，今天到這里吧。
回去我沒吃完的飯都被老板收了。還以為我逃單了...
第三輪和第四輪
這里就不表細節了，這兩輪更多的是偏架構設計、技術選型、基于業務的解決方案。這兩輪也有很多人倒下，掛面大概率是因為做的事情太螺絲釘了，沒有主動宏觀了解過部門做的事，對業務思考沒有深度，架構設計能力偏弱。需要在日常工作中有意識的提高。
HR
很不幸，小編就是倒在這一輪。小編還是太年輕了。
HR這面主要會考察大家一些個人職業規劃、工作態度、溝通能力等等，總之這輪一般只要不犯傻就沒有什么問題。可能會跟你聊一下待遇，但也有概率是不會聊的。按照常理出牌就行了。
HR問我：你未來有什么規劃？
我：希望在數據領域深造，同時也在業務上能成為廣告(阿里媽媽主營業務)方面的專家。其他的就走一步看一步吧...
在我說出走一步看一步的時候，我感覺屋里的溫度瞬間到了冰點...
HR...很...狐...疑...的...看...著...我....
我...也...很...狐...疑...的...看...著...她...
然后就沒有然后了。
后來，這個梗就成為了小編茶余飯后的笑談。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的【对线面试官】阿里面试经历，有些人走一步看一步就挂了的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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