从3月份开始，陆续面了阿里，头条，美团，快手四家公司的大数据开发岗位，近20场面试面下来挺耗费脑力的，不过结果还行，除了头条外，目前拿到了其他三家的offer，今天把还能记住的题目做个整理，整理是按技术分类的，因为确实记不太清哪一场问了哪些题了。
先说一下这几场面试的整体感受，头条和快手风格相似，每一面基本都有算法或实现题，算法主要是leetcode easy, middle难度的题，这跟你面试情况有关，可能项目上没有亮点的算法题会出的难一点。笔者刷题不多，也就100多道吧，还好没有遇到太难的算法，不过刷题还是平时没事多刷刷的好，毕竟每次面试才突击刷有点累，刷题也有助于开阔思维。实现题主要是让你实现下HashMap，LRU，生产消费者模型，单例模式等，面试官通过这些可以看出你对数据结构的理解和代码实现能力。
阿里和美团的话，算法题不是很多，但会比较注重问项目里的亮点，我理解的亮点包括你开发或优化过比较有价值的功能，解决过复杂或有难度的问题等，这个需要自己根据做过的项目总结好。数仓的话SQL，建模理论问的比较多。
建议刚开始面试不要海投简历，可以先找一家练练手，面试过程中查漏补缺，不断完善知识盲点，这些公司，你只要表现不是太差，一个部门面不过还可以面其他部门的。投简历可以在脉脉，拉钩，boss直聘上找HR，内部员工内推，也可以通过猎头投，不过猎头参差不齐，好的猎头会对公司在招的岗位给出详细的介绍，这个尤其在后面你有多个offer做选择时比较方便，你可以通过猎头了解这些offer的利弊，不过好猎头不好碰。
题目太多，现整理成了文章，并附上了推荐阅读资料，可点击链接查看：https://mp.weixin.qq.com/s/SHH64TJvx5kpIl-3cMzypw
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