1.面試官不太懂技術，讓我描述了之前使用過的hadoop類組件,每個組件的功能。2.以及自己處理過過的比較困難的Linux相關問題。3。再問了主鍵和外鍵的含義，delelte和truncate的區(qū)別。3然后給了我一套數(shù)據(jù)庫的面試題，有選擇，填空，最后要寫一個關聯(lián)查詢的sql。題目在電腦上面，難度都很小,最后一個關聯(lián)查詢sql讓我描述一下思路就行。目前兩個崗位，數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)經(jīng)理，面試官說這題庫是給剛畢業(yè)的做的，應聘數(shù)據(jù)工程師崗位，數(shù)據(jù)經(jīng)理崗位暫時沒有筆試題只能借用這個。整體感覺就是這個面試官不太懂深入的技術，所以沒有問我具體的技術問題，只是讓我自由發(fā)揮。
工作很久后的感想:
在公司呆了多年，才明白這個行業(yè)支撐部就是外包部門，部門人員流動大，之所以面試問的技術問題很簡單，一方面，國信的人不擅長hadoop類的技術，另一方面，外包項目都是邊緣的活，不需要技術能力很強，只要會在甲方面前裝孫子就行了。
關于薪水,國信就是靠著聯(lián)通的報表項目撐到現(xiàn)在，其他外包項目基本不賺錢，也沒有二期。所以薪水方面沒有什么吸引力。
工作環(huán)境，因為都是政府，軍隊的項目，所以辦公地點都很遠，特別是軍隊項目，要么在西北旺上莊，要么在大興區(qū)瀛海，那種地方工地多，風沙大，吃飯地方少，挺艱苦的。
優(yōu)勢方面，如果你會裝孫子，可以一直混下去。別被客戶投訴，因為國信和客戶關系不好，所以不該說的話就少說。不小心你被客戶投訴三次，人力就勸你自己離職了。
加班方面，個別軍隊項目加班996很嚴重，政府項目好一些，偶爾加班。
技術方面，學不到什么，國信的技術人員混子太多。

北京東方國信科技股份有限公司數(shù)據(jù)經(jīng)理面試題

hadoop類組件,每個組件的功能
自己處理過過的比較困難的Linux相關問題
主鍵和外鍵的含義
delete和truncate的區(qū)別
spark實時流處理實現(xiàn)的辦法(我回答的是批量的辦法實現(xiàn)準實時)

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小組面試，一共是兩個人，一個HR，一個是技術面，主要問項目課題的細節(jié)，還有就是看工作地點的意愿

北京東方國信科技股份有限公司光學工程師面試題

1說一下你的項目經(jīng)歷2你遇到什么困難，怎么解決的3為什么想來京東方4你覺得你的優(yōu)勢是什么

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先是hr打電話聯(lián)系隨便聊了聊，然后領導面試，沒有問什么技術性問題，主要還是考察性格之類的

北京東方國信科技股份有限公司物理層軟件工程師面試題

喜不喜歡編程，畢業(yè)學校，專業(yè)，編程能力，對業(yè)務的了解，性格之類的問題，問的不多，很簡單的溝通

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面試非常簡單，是boss上投的簡歷，hr打電話聯(lián)系約面試，然后面試官也是通過電話面試的，該公司其實氛圍啥的都不錯，地點在來廣營，就是工資太低了，但是基本不加班，挺適合養(yǎng)老的

北京東方國信科技股份有限公司java實習生面試題

問一下大學學過哪些課程，大致問了一下JVM的部分，有哪幾大區(qū)域，簡單的垃圾回收機制等等，還有springboot有哪些常用的注解，簡單說幾個@service啥的就過了，不需要啥經(jīng)驗，當時基本是本科就要

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先做了一份測試，類似于心里測評吧，然后參加了筆試，中規(guī)中矩，有簡答題，分析程序、語句題，現(xiàn)場寫小算法的題，還有讓提供解題思路的題。然后是進行了技術面試，技術經(jīng)理問了問會的框架，在上家公司的工作情況，介紹介紹自己的項目。之后就等二面。

北京東方國信科技股份有限公司java developer面試題

1.你在上家公司離職的原因是什么？
2.你對Java的開源框架有哪些了解，挑一個介紹一下
3.你在上家公司的工作是什么，負責哪些模塊的開發(fā)，有沒有什么成就
4.對常用的排序算法有哪些了解
5.場景問答，面試官設計一些開發(fā)中可能遇到的問題，然后讓求職者提出解決方案
6.對未來的職業(yè)規(guī)劃是什么

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到了之后,先做了一份大數(shù)據(jù)筆試題,大概一個小時,基本都還是大數(shù)據(jù)框架的東西,hadoop,hdfs,spark,Hive等等,選擇題較多,然后是hr,大概問問個人情況,接著是技術面試,帶著筆試題進行面試,最后是主管面試,直接告訴結(jié)果,但是等待offer時間很久,我等了將近1個月

北京東方國信科技股份有限公司大數(shù)據(jù)工程師面試題

1.對flume讀取的本地文件,在更改之后是否還能讀取導數(shù)據(jù),
2.spprk的架構(gòu),shuffle等
3.HIve的優(yōu)化,
4.hadoop和spark的shuffle之間的區(qū)別
5,kafka的架構(gòu)

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