從面試官的角度談談大數據面試

發布日期:2019-10-25

關于傳授面試經驗的文章太多了,眼花繚亂,我這里就不談了,點進來想獲取幾噸面試學習資料的同學,抱歉讓你失望了。(我是真的找不到那么多資料...)。所以,今天我們只聊面試官。

作為一只老鳥,我的面試經驗還算豐富,無論是作為面試者還是面試官。其實這篇對于面試者來說也是有意義的,畢竟知己知彼,百戰不殆,知道對方會從哪些方面問問題,從哪些方面考核,才能更好地提前做好準備。

首先,我覺得面試官有責任保證面試過程是一次高效的交流。你要獲取到你需要的信息,對面試者做全方位的考量;面試者也要獲取到他需要的信息,面試官(若面試成功很大可能是自己的上級)的水平,公司技術要求水平,自己是否適合這家公司,公司是否需要自己。面試是一個雙向選擇的過程,面試官在選人,面試者在選公司。而面試者了解這家公司最直接的途徑就是通過面試官。

說說面試官

我先說幾個面試官常會有的問題。

問題問得太跳躍,想到什么問什么抓住一個面試官自己很熟的知識點或者方向往死里問 ,完全不會根據面試者的回答情況做調整(我是來面試的,不是來看你炫技的)只問技術,不問業務技術問題問得太表面

當然我也見過不錯的面試官,問題問得很有水平。那有水平的面試官會給人什么樣的感覺?

答得很舒服,不管結果怎么樣,總之能展現出自己應有的水平面試過程是有收獲的,沒有白來,知道了自己的欠缺如果面試者是個到處搶著要的高手,那你有水平的提問會給這個面試者留下深刻印象,畢竟大家都是喜歡和厲害的人當同事的

說說提問

思路想法,表達能力,技術功底,熱情。這幾個點我是比較看重的。很多問題都是圍繞著這幾個點展開的,大家看下有沒有借鑒意義

1.技術能力

這個是硬指標,不過關的基本是可以一票否決的,當然技術能力的標準是根據工作年限,面試職位和薪資要求共同來決定的。面試官要根據實際情況有自己的判斷。

那技術能力如何考察?我提幾個方面

基礎能力

java 的 jvm、多線程、類加載等

scala 伴生對象,偏函數,柯里化等

還有shell和python的就不舉例了

HBase讀寫流程

Yarn任務提交流程等等

底層原理

Hbase是如何存數據的,為什么讀得快

spark為什么就算不在內存跑也比mr快

zookeeper數據怎么保證一致性

說說選舉機制

等等

源碼

有沒有讀過源碼?

詳細說下你從源碼中獲取到了什么信息,有什么幫助

架構設計能力

如何技術選型,考慮哪些因素?

設計一個同時滿足實時和離線分析需求的平臺

為什么這么設計?

另外

以上問題如果回答得不太好,可以再給個機會讓他說下自己最熟悉的技術,不限制從哪些方面講。

2.解決問題能力

如何排查hbase集群cpu過高問題

如何優化spark任務

......

3.方案設計能力

說說數據倉庫設計建模過程

說說數據質量監控系統怎么設計

......

4.想法

這是一道開放題

對數據治理有什么想法

對職業生涯的規劃

......

5.還可以再問些偏向管理的問題

如何調動組員的技術學習積極性等

6.嘮嗑

上面的問題問完覺得感覺可以的話可以,可以嘮嘮嗑,問些其他問題。

為何離職?

覺得自己是什么樣的性格等等

當然這些都不太重要了主要就是考察下你的語言表達能力和三觀是不是正的。

提問的技巧

問問題要有技巧,循循善誘而不是想到什么問什么

舉個簡單的例子

問:zookeeper加大量節點會對文件寫入速度有什么影響?為什么?

答:不清楚

問:你覺得zookeeper作為分布式協調系統對一致性有什么要求呢

答:強一致性

問:那你覺得要如何保證強一致性,或者說保證強一致會不會對其他方面的性能有影響

......

不知道大家有沒有看出來,最后一個問題其實是第一個問題的答案,當面試者回答不出來的時候不用急著換其他方面的問題,畢竟很多東西沒接觸過確實就是不知道。

你可以適當地引導他回答的方向,這樣很能看出他的思維能力,如果他能把這兩個問題立馬關聯起來回答,那我覺得還是可以加分的。

面試者如果聽出了這兩個問題的關聯,恍然大悟,也會覺得面試官提問很有技巧,提升好感,對他來說選公司方面也是有加分的。

最后

上面的內容希望能對一些面試者或者面試官有幫助。當今時代,跳槽確實是大部分程序猿升職加薪最快的方式,特別是職業生涯初期。說起來也是很無奈,公司經常是寧愿花更多的錢來請個新人也不愿意加薪留住老人。

因此現在很多大公司的管理者都很喜歡強調文檔落地,需求方案,技術方案,解決方案等等都要有記錄,這樣可以保證新人能快速上手,即插即用。

說白了就是保證這個項目組沒了任何一個人,都可以繼續正常運作。這個先不說了扯遠了,有空再聊。

這個行業就是這樣我們沒有辦法改變TA那就只能適TA。

覺得有幫助的話點個贊吧,如果點贊量多的話,我會再寫一篇 [從面試者的角度談談大數據面試]。

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