一、背景
在 3 月 10 日左右投了作業幫的簡歷，一直沒有回覆，以爲是簡歷被刷了，沒想到 3 月 24 日 hr 打電話說 3 月 25 日下午面試，我心想投了大數據，肯定 hadoop、hive、spark 這些必定少不了，於是滿滿複習了一天大數據相關的課程，下面就開始了今天的面試：
二、面試過程
面試官小哥人很好，上來沒有讓我自我介紹，直接告訴我說今天分爲三大塊的內容：數據結構基礎、數據結構算法及一些題目的想法、以及自己所做的項目。
3.1 基礎
1、散列表
q：你瞭解 HashMap 嗎，你瞭解散列表嗎？
a: 我都說了會一點（其實就是知道 HashMap 和散列表是什麼）
q: 結果面試官就問我基於我的認識，讓我設計一個工業級別的散列表，我會怎麼設計？
a: 我直接懵了，說了個 key，hashcode，數組。
q: 數組？比如說存儲 1000 萬條數據，數組合適嗎？
a: 我又說用用鏈表吧，因爲可能沒有這麼大的連續內存。
q: 鏈表，然後呢？
a： 不會了
2、快排
q：你知道快排嗎？
a：應該知道吧。
q：快排時間複雜度是多少，怎麼推導
a：n * log n，推導：。。。。
q：最壞的時間複雜度，怎麼導致的，爲什麼？
a：忘了隨便說了個 n^2，後面感覺就瞎說了
q：換一種問法吧，快排的核心思想是什麼？
a：我提到了劃分
q：根據我提到的劃分，出一個相關的題，對 1000 萬個數據排序
a：我只說了按批次排序，然後再歸併
q：如果每個批次有重複怎麼辦
a：我說不會了，請您提示一下吧
q：使用 hash 值把數據分區，根據散列平均分，最後就不用去重了（我還是不太懂）
面試官看我什麼都不會，放棄問了
3.2 代碼
q：看你會 spark，你知道的 spark 的 RDD 有哪些？
a：（我被問懵了，RDD 怎麼還有中呢）嗯。。。嗯。。。嗯。。。了半大天一個字沒說出來，後來問了下什麼是哪些？
q：rdd 的算子有哪些？
a：（懵了半大天腦子鏽了，一聽這個我會，就激動了，開始囉嗦）rdd 的算子首先分爲 transform 算子和 action 算子，transform 算子有 map、mappartition…（然後就想不起來了，居然連最簡單的 flatMap 也沒想起來），action 算子有 reduce、reduceByKey（然後就想不起來了）
q：那不讓你寫 spark 代碼了，寫個基本代碼吧
1、遞歸求二叉樹深度
2、小青蛙跳臺階問題，100 階（讓我用遞歸，但我用遞歸超時了，說 100 太多了，會超時，換個數字吧，30、40？ 面試官說行，然後就用 30 跑通了）
3、廣度優先輸出二叉樹
4、找到字符串中包含的子串
如： axdcfadcfcfa
cfa
我當時懵了，沒寫出來，後來想到雙指針直接解決問題
3.3 項目
讓我介紹一下我用 spark 的項目吧，我簡單說了一下，因爲那就是個大數據作業，面試官說你這項目大公司根本看不上，還是得注重基礎
三、反問環節
q：我們作爲學大數據的學生，是大數據的框架更重要呢，還是基礎更重要呢？
a：看你想進什麼公司吧，大公司最看重基礎了，像數據結構、網絡、操作系統、數據庫這些都要求很高，大數據框架的瞭解是加分項。
q：我想問一下叫我今天表現怎麼樣呢？這時第一次面試（笑）？
a：coding 還行，但是理論不行，加油吧！
四、總結
1、整個面試過程體驗非常好，其實面試沒有自己之前想的那麼嚇人；
2、在面試的時候說話不要囉裏囉唆，問什麼答什麼；
3、基礎很重要！！！！！！！！！一定要好好複習基礎知識，大數據框架沒那麼重要。