请Kevy分享一下360和百分点面试成功的经验和建议

很高兴听到训练营第一期的Kevy刘同学连续成功通过百分点和360的面试。
恭喜恭喜!
 
能否请Kevy分享一下面试成功的经验和建议?以便其他同学借鉴。
谢谢。

kevy

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面试过程中,问的比较多的主要是以下几个问题: 1.java 多线程:主要有线程池,同步实现的几种方式。 2.Java IO种类,比如AIO,BIO和NIO。 3.几种线程安全的map区别,比如hashtable和ConcurrentHashMap的区别等。 JVM部分主要问了: 1.JVM组成部分,当时忘记说了一个部分是直接内存区(heap外的内存,用于NIO的直接映射IO) 2.JVM在什么时候会发生OOM? 3.JVM各个区域使用的内存回收算法,在使用过程中怎么优化? 4.常用的JVM工具怎么排查OOM,这个老师视频说的比较详细 5.JVM悲观策略? 算法部分: 主要是排序和查找算法 大数据框架部分: 1.mapreduce的shuffle流程和如何优化shuffle? 2.mapreduce的几种压缩方式和可分割压缩 3.zk主要作用,编写zk的时候使用了哪个interface,这个当时确实忘记了 4.hive怎么解决数据倾斜的? 5.二次排序原理 6.java如何序列化,transient作用?volatile?   项目: 。。。。这部分二面的时候问的比较多,大家把老师讲的项目做好,架构理解

kevy

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忘记说了,部分公司可能会要求你会一些web框架,其中必会的是ibatis。 还有数据库里边的一些问题,比如入库慢怎么解决?    我回答一般入关系型数据库入库速度排除IO能力,主要受限于索引块分裂和热块的影响。由于之前Oracle Real World Preformance培训的时候给详细讲过,答的还算可以,主要解决办法是入库前先disable分区索引,然后使用组合sequence作为主键,由于一般数据库里边sequence都是连续增长,大部分高并发的情况下,都会打到一个block上,造成热块争用。    还问了如何设计索引?这个问题比较高深,希望大家自己google一下。  

kevy

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好的,这次面试也是比较曲折,但是总结了下其中的规律。 大公司比较重视基础,一面基本是java,jvm,简单算法。二面开始进入项目经验和对大数据一些框架的原理理解。 小公司更注重实用性,一般开始就会面一写大数据相关的框架,比如一些常用的api等。  过会继续来说一些问的比较多的部分

openapi - 0x001

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kevy 是应届生?

leetec

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1  能否请老师具体指出面试的问题是在哪个课程章节有提到,哪些课程里面没有涉及,需要到哪个方面去找资料,比如上面的web框架,ibais这些去哪里去学习呢。或者老师能够想到但是课程里面没有涉及到的知识补充做个学习指引。 2  对面试的问题能否开个独立的板块,汇总遇到的问题,并请老师和业界的达人解读热点问题。以方便有找工作面试需求的同学的。 3  有没有业界发展前沿的讲解,比如现在的分布式hadoop生态系统的最新发展态势是什么,去哪里能够获取这些信息指引,如果学院有专门的前沿趋势板块,已经汇总和实时更新的帖子方便学员讨论和学习就比较完美了。

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