百度（后端）面经

作者：南露若汐
来源：牛客网

一面

1、自我介绍

2、介绍项目（主要负责哪些业务）

3、Jvm主要组成部分及其作用

4、GC的过程

5、一致性hash及其用途和数据倾斜如何解决

6、前序、中序和后序遍历

7、Kafka的ACK机制如何保证数据不丢失

8、Mapreduce如何解决数据倾斜

9、Hashmap和hashtable的区别

10、用加减乘除四种运算求根号二的值，保留小数点后10位。

11、有两张表：student（id,name），score（id,sid,score,course）假设所有学生都参与各科考试，没有任何缺考，查询出所有科目分数都大于80分的学生姓名。

12、有2个大文件分布在两台机器上，每个文件1T，两个文件的diff大小1m，用最小的网络流量交换两个文件。

二面

1、自我介绍

2、主要介绍项目（项目级别，多少人做项目，大文件是如何快速入库的，介绍大数据组件）

3、Hadoop与Spark有何区别

4、Java基本数据类型及其范围

5、GC过程（机制）

6、Hashmap与Hashtable的区别（为何扩容要扩展2n+1,2倍）

7、两个链表找公共节点

8、两个1T文件如何找到公共部分

三面

1、拿过什么offer

2、自己负责的业务

3、项目多少人负责的，怎么分工的

4、遇到难题是什么，怎么解决的

5、连桥（团队合作）怎么沟通的

6、自己的优势（创新点）

7、对比其他实习生自己的优势

8、为何选择经济压力大的上海

9、个人职业规划

四面

1、自我介绍

2、介绍项目

3、项目架构及如何分工的

4、业务代码

public class Job {

public int jobId;

public int status; //任务状态，1代表成功，2代表失败

public int errorCode; //错误码，1-10

public int worker;

}

输入List，这批任务的成功率，统计这批任务的失败原因的分布情况，统计这批任务，根据worker，哪些worker更好

public class Result {

public double successRate; //成功率

public Set failDetail; //失败分布

public int bestWorker; //成功率最高的worker是哪个

}，public Result function(List) {}

size=10 ,work1做了2个，work2做了5个，work3做了3个,List假如size=3

Job1:

status=1;

errorCode = 0; 0代表成功

work=5;

Job2:

status=2;

errorCode = 1;

work=1;

Job3:

status=2;

errorCode = 2;

work=5;

那么我们统计得到，3个任务成功了1个，successRate=1/3

失败分布：

1这个错误，出现1次，2这个错误出现1次，总共2个错误总数，那么分布情况就是

<1,0.5>;<2,0.5>

worker的成功率：

1这个worker执行了1个任务，成功了0个。成功率是0

5这个worker执行了2个任务，成功了1个，成功率是0.5

那么bestWorker=2

5、Mysql、Hive、Hadoop和Hbase的区别及应用场景

6、介绍Kafka

7、mysql除了增删改查，你还用过什么

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