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日志

ChatGPT拿到阿里年薪70万的offer

已有 506 次阅读2023-2-15 21:32 |系统分类:大数据


我们知道ChatGPT通过谷歌面试,年薪突破18.3万美元。阿里面试你觉得会怎么样?
我一个名企的朋友,年薪70万。他曾经记录总结了阿里面试,我们用这套面试题,来看看ChatGPT的表现。

这里需要提醒的是,我们也可以同步自己的回答,然后对比ChatGPT回答,或许更体会到ChatGPT的强大。
我这里给他一个前提,那就是他是大数据工程师,后面一系列的问题,就不需要在假设了,因为他明白了我的场景。从上面面试题中,选了几个问题如下。
1.如果你是大数据工程师,普通本科学历,去阿里面试大数据工程师,让你自我介绍,你该如何说。
您好,我是一名大数据工程师,拥有普通本科学历。我具备扎实的计算机基础知识,熟悉各类数据存储、处理、分析和挖掘技术。以下是我的主要工作经历和技能:

在过去的工作中,我曾参与开发并维护了大规模分布式数据处理平台,使用 Hadoop、Spark 等大数据技术实现了海量数据的高效处理。我熟练掌握 SQL、NoSQL、Redis 等多种数据库技术,能够设计和优化数据表结构,提高数据查询和操作效率。此外,我还熟悉常见的数据挖掘和机器学习算法,能够应用到实际的数据分析和建模中。

我也非常注重团队合作和沟通,经常与产品、设计、运营等其他部门进行协作,帮助他们解决数据方面的问题。同时,我也善于学习新知识和技术,保持对技术发展的关注和研究。

如果有幸能够加入阿里,我将全力以赴,为公司的数据平台建设和数据驱动的业务发展做出贡献。

2.那么你擅长的编程语言是哪些?

作为一名大数据工程师,我掌握多种编程语言,并根据具体需求选择合适的语言。以下是我擅长的编程语言:
  • Java:Java是我最擅长的编程语言,我在Java中具有丰富的编程经验,并可以使用Java开发大规模的分布式数据处理系统。
  • Python:Python是一种非常流行的编程语言,我也熟练掌握它。我可以使用Python进行数据分析、机器学习和数据挖掘等领域的开发工作。
  • Scala:Scala是一种基于JVM的编程语言,与Java紧密相关。Scala语言具有更好的函数式编程支持,适用于大规模的数据处理和并行计算任务。

除了以上三种编程语言,我也掌握其他语言如SQL、Bash等,在工作中灵活运用各种编程语言,以实现高效的数据处理、数据分析和数据挖掘等任务。

3.阿里开源的技术栈熟悉哪些?
阿里巴巴在大数据、云计算、人工智能等领域,有着丰富的开源技术栈。作为一名大数据工程师,我对阿里巴巴的开源技术栈非常熟悉。以下是一些我熟悉的阿里开源技术:
  • Apache Flink:Flink是阿里巴巴主导的开源流计算引擎,拥有极高的处理性能和容错性,广泛应用于实时数仓、实时计算等领域。
  • Apache RocketMQ:RocketMQ是阿里巴巴开源的分布式消息队列系统,具有高可用、高可靠、高性能的特点,在阿里巴巴内部广泛应用。
  • Apache Dubbo:Dubbo是阿里巴巴开源的高性能Java RPC框架,可实现跨语言的服务治理和调用。
  • Alibaba Cloud MaxCompute:MaxCompute是阿里云提供的一款大数据处理平台,支持PB级别的数据处理和分析,并提供多种编程和分析模型。
  • Alibaba Cloud OSS:OSS是阿里云提供的分布式对象存储服务,支持海量数据的存储和管理,并提供高可用、高性能的数据访问服务。

除了以上技术,阿里还有许多其他开源技术,如PolarDB、Tengine、DataX等,这些技术在云计算、数据库、大数据、人工智能等领域均有广泛应用,我也有一定的了解和使用经验。

4.flink怎样实现exactly-once,它是怎样实现的
Flink可以通过以下机制实现Exactly-Once语义:
  • Checkpoint机制:Flink通过Checkpoint机制实现Exactly-Once语义。Checkpoint机制是指将应用程序状态快照保存到持久化存储(如HDFS)中,当出现故障时,可以恢复到最近的一次Checkpoint。Flink会周期性地生成Checkpoint,以确保数据一致性。

  • 事务性Sink:Flink通过事务性Sink将计算结果输出到外部系统。当Flink处理数据时,所有的写操作都在事务内执行。如果在执行过程中出现故障,Flink会自动回滚事务。当确认所有操作都成功时,Flink才提交事务。

  • 重复数据去重:Flink在数据源和Sink之间引入了去重机制,避免了重复处理和输出。这种去重机制会跟踪每个数据的ID,避免重复计算和重复输出。

  • 状态后端的一致性保证:Flink使用状态后端来管理和保存应用程序状态。当使用分布式状态后端时,Flink需要确保所有的状态更新都是原子的。Flink的状态后端可以使用Zookeeper、RocksDB、HDFS等分布式存储来实现状态的可靠存储和一致性保证。


总之,Flink通过Checkpoint机制、事务性Sink、重复数据去重和状态后端的一致性保证等多种机制来实现Exactly-Once语义,确保数据处理的准确性和一致性。

5.为什么不用hivesql,而用spark?
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,它使用类SQL的查询语言(HiveQL)来查询和分析大规模的结构化数据。而Spark是一个快速、通用、可扩展的分布式计算引擎,它支持多种编程语言,包括Scala、Java、Python和R,并且可以用于处理不同种类的数据,包括结构化、半结构化和非结构化数据。

虽然Hive和Spark都可以用来处理大规模的数据,但是它们有着不同的特点和应用场景,因此在实际使用中需要根据具体的需求进行选择。

对于Hive,它主要适用于批处理、离线数据处理和数据仓库查询等场景。它使用基于MapReduce的批处理框架,能够处理大规模数据,并且可以使用类SQL语言进行查询和分析,对于OLAP(联机分析处理)场景非常适用。但是在处理实时数据和处理复杂的计算逻辑时,Hive的性能和灵活性可能不如Spark。

相比之下,Spark更加适用于实时计算和处理复杂的计算逻辑。它的内存计算框架比基于磁盘的MapReduce框架更加高效,可以支持更低延迟的数据处理和分析。而且,Spark还支持复杂的计算模型,包括图计算、机器学习和实时流处理等,可以处理更加复杂和多样化的数据应用场景。

因此,如果需要进行实时数据处理或者处理复杂的计算逻辑,或者需要支持更多的数据处理模型和算法,那么选择Spark可能更为合适。但是,如果主要是进行离线数据处理和数据仓库查询等场景,那么选择Hive可能更为合适。当然,在实际使用中,也可以根据具体的业务需求和数据特点进行混合使用,以达到最佳的数据处理效果。


6.hive项目开发,sql跑得慢,原因是什么,解决办法是什么?
在Hive项目开发中,如果SQL语句跑得慢,可能的原因有很多。以下是一些常见的原因和相应的解决办法:
  • 数据量过大:如果数据量过大,查询的速度就会变慢。解决办法是对数据进行分区或者进行数据采样,以缩小查询范围。

  • 数据结构设计不合理:如果数据结构设计不合理,会导致查询性能下降。解决办法是对数据结构进行优化,例如对表进行分区、合理使用索引、避免使用JOIN等。

  • 数据倾斜:如果数据倾斜,可能会导致某个节点的负载过大,从而导致查询性能下降。解决办法是进行数据均衡,例如对数据进行分桶、对数据进行采样等。

  • 硬件配置不足:如果硬件配置不足,会导致查询性能下降。解决办法是增加硬件配置,例如增加节点数、增加内存等。

  • SQL语句不合理:如果SQL语句不合理,也会导致查询性能下降。解决办法是优化SQL语句,例如避免使用子查询、使用EXPLAIN命令进行SQL执行计划分析等。


总之,在Hive项目开发中,要想优化SQL语句的性能,需要结合具体情况,综合考虑以上几个方面,进行全面的优化。

上面都是正常问题,那么我来故意刁难下ChatGPT,看它如何应对的。

你这么厉害,能帮我去阿里面试吗
很抱歉,我只是一台机器人,没有能力帮助您进入阿里巴巴公司。我的主要任务是回答您的问题,并尽力提供有用的信息和建议。如果您对面试有任何疑问或需要帮助,我会尽力回答您的问题。但我无法为您安排面试或决定公司是否录用您。


如果我们普通人来说,面对刁难,那暴脾气上来,是很容易一句话三个字就完事。可是你看人家ChatGPT,很耐心,不止说了不帮你的理由,还进一步说明我能干什么。这就是为什么能超过我们90%的人的语言能力。也就是说ChatGPT表达能力是很强悍的,上面回答的问题,其实也都体现了出来。

ChatGPT通过了谷歌的面试,阿里面试回答的也很好。给我们很大的启发。

今年金三银四,ChatGPT将会是我们的面试利器。在面试准备方面,能够给我们思路和提示,在做面试题方面,也会有很大的帮助,不需要在求助别人。其实ChatGPT也可以帮我们优化简历,就看我们会不会用了。2023年会用ChatGPT,将会带给我们巨大的机遇。2024年ChatGPT普及,机会就不在了,就看我们能否抓住。
------------无情分割线,已经到底了----------
由一个闷骚程序员,成为一个2B创业者,面试之父,失业救星。普通本科,农村出身,通过不断努力改变命运。2013年兼职创办About云社区,成为大数据垂直领域NO1。2017年最早提出并发起系统帮助IT人面试和就业,帮助3000多名Learner拿到offer,积累了大量的行业经验和资料。2020年成立北京梭伦科技有限公司。
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