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爱奇艺春招大数据开发工程师
爱奇艺春招大数据开发工程师需掌握Java/Python编程，熟悉Hadoop/Spark生态，熟练SQL及NoSQL数据库，具备ETL开发、分布式系统设计能力，注重数据建模与业务理解，要求学习能力强、团队协作佳
岗位核心要求
技术栈要求
| 技术领域 | 具体要求 |
|---|---|
| 基础开发 | Java/Python/Scala（至少精通一门）、Shell脚本、Linux操作系统原理 |
| 大数据框架 | Hadoop（HDFS/MapReduce/YARN）、Spark（Core/SQL/Streaming）、Flink（实时计算） |
| 数据仓库 | Hive（SQL优化）、Sqoop（数据导入导出）、Oozie/Airflow（任务调度） |
| 数据库 | MySQL（索引/事务/锁机制）、HBase（分布式存储）、Redis/Kafka（消息队列） |
| 数据建模与处理 | 数仓分层设计、ETL开发、数据清洗与特征工程 |
| 机器学习基础 | Spark MLlib、TensorFlow/PyTorch（加分项）、A/B测试原理 |
核心能力考察点
- 分布式系统理解：CAP定理、数据一致性、分区容错、负载均衡
- 调优能力：Spark作业优化（内存/Shuffle调优）、Hive SQL执行计划分析
- 场景实战：用户行为分析、实时日志处理、推荐系统数据管道开发
- 代码能力：手写MapReduce/Spark算子、复杂SQL编写、JVM调优
面试流程与题型
面试流程
| 阶段 | 注意事项 | |
|---|---|---|
| 网申 | 简历筛选（关键词：数仓/实时计算/ETL） | 突出项目数据量、处理逻辑、性能指标 |
| 笔试 | 算法题（LeetCode中等难度） + 数据库/SQL题 | 重点复习B+树索引、事务隔离级别 |
| 技术一面 | 基础技术问答 + 项目深挖 | 需熟悉项目架构图、数据流向、异常处理 |
| 技术二面 | 场景题（如实时数据统计、数据倾斜解决方案） | 结合业务场景设计技术方案 |
| 主管面 | 团队协作/项目难点/职业规划 | 强调学习能力与业务理解 |
| HR面 | 职业稳定性、薪资期望、加班接受度 | 避免负面评价前公司 |
高频题型示例
- SQL优化：如何优化
GROUP BY查询？解释执行计划中的Full Table Scan原因 - 框架原理：Spark Shuffle过程、Flink Checkpoint机制、Hadoop HDFS块大小设置影响
- 场景设计：设计一个实时用户画像系统（数据源→处理逻辑→存储→应用）
- 故障排查：Spark作业频繁GC的原因及解决方法
- 开放题：如何评估数据质量？如何监控数据流水线的延迟？
备考策略
知识体系梳理
| 模块 | |
|---|---|
| 八股文复习 | 《剑指Offer》+ 《Hadoop权威指南》+ Spark官方文档 |
| 项目深挖 | 选取1-2个核心项目，梳理数据流程、技术难点、个人贡献 |
| 实战演练 | LeetCode刷题（Array/String/Dynamic Programming）、牛客网SQL专项练习 |
| 业务理解 | 学习推荐系统、用户增长、广告投放等业务场景中的数据应用案例 |
模拟面试建议
- 技术Mock：针对项目提问（如“为什么选择Kafka而不是RabbitMQ？”）、手写代码（如实现WordCount）
- 场景模拟：假设业务方要求实时统计UV,如何设计技术方案？
- 反问环节：提前准备高质量问题（如“团队当前最大的技术挑战是什么？”）
相关问题与解答
问题1：非计算机专业如何弥补技术短板？
解答：
- 系统性学习：补全计算机基础（操作系统/网络/算法），重点掌握Java/Python编程。
- 项目实践：在GitHub上参与开源大数据项目（如Apache DolphinScheduler），或复现Kaggle竞赛案例。
- 证书加持：考取阿里云大数据认证、华为云微认证等，证明动手能力。
- 业务导向：通过爱奇艺APP、爱奇艺号等平台分析其业务逻辑,针对性学习推荐算法或广告系统。
问题2：如何应对“项目细节追问”？
解答：
- STAR法则：按情境（Situation）、任务（Task）、行动（Action）、结果（Result）结构化回答。
- 技术纵深：例如被问“如何优化Spark任务”，可回答“发现Data Skew后，采用Salting分桶+自定义Partitioner解决”。
- 量化成果：如“通过调整并行度，任务耗时从4小时降至30分钟，资源利用率提升70%”。
- 工具辅助：展示项目中使用的监控工具（如Ganglia）、压测工具（
