快手大数据开发工程师面经

一面（40min）

1、自我介绍？

2、Spark任务调度（源码）？ 

3、Kafka基本原理说一下（生产消费模型，存储，Leader选举，ISR…） 

4、Consumer Group中Consumer和Partition的对应关系? 

5、Kafka支持什么语义（三种语义），怎么实现Exactly Once?

6、Spark Streaming和Flink的区别？

7、Scala的模式匹配和Java有什么区别？

8、用Kafka的过程中有过什么问题，怎么解决？

9、实习做了什么？

10、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）

1、自我介绍？

2、Java多线程了解吗？写个生产者消费者模型吧？

3、线程池熟悉是吧？写个线程池？

4、Java线程同步啥的，不太记得了。

5、Flink了解吗，基本的概念说一下？

6、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）

1、自我介绍

2、实习做了什么？

3、Kafka基本原理说一下，和其他的MQ相比的优势？

4、Kafka 消费者怎么从Kafka取数据的？

5、消费者怎么保证ExactlyOnce？

6、Kafka消费者怎么保证有序性？

7、Kafka生产者怎么保证不丢不重复（幂等）？

8、Kafka生产者写入怎么保证有序？

9、撕算法：两字符串最长公共子串？

差不多就这样结束，三面面试官赶着开会，就匆匆结束了。