今天是个好日子，通过猎聘网上的简历去到LC公司应聘，在近80分钟时间内把自己毕业2年后，一直存在傲慢和不服气都通通反射回来，仿佛另一个平行世界的自己在面试当前世界的自己，心底嘲笑道：“就你这三脚猫功夫，哪来的勇气折腾？”，把自己读研时候的初心和当前处境硬生生地比对。
我不会怪那个面试官，因为那个面试官跟我三年前因不同选择而造就出的“我”何其相似，如果我当时选择去北上广或者别的非郑州城市，现在的我也会像他一样因为自己的广泛工作经验，丰满的加班经历，并且只能接受自己总结的知识体系而洋洋得意；
生活没有如果，我还是我，我只能是现在的我，因为选择z而成为一个当前的“我”，还是一个永不满足的“我”。现在的“我”，安于现状、不思进取、浮躁而又烦躁，两年的时间学到的东西可以压缩在一年内，我不满足自己！
感谢今天自己的勇气，感谢让我闻到的郑州尚有的一丝技术气息，这可能是我近两年真正所期待的自己能力的一次摸底考试，感谢自己一直没放弃过进步和学习，至少我看见了自己的不足和可以改善的地方，目标轻易可以实现；
接下来的自己必须兼顾工作责任和能力的提升，必须侧重于实操能力的提升，做到真正的强大，强大到别人无可企及的地步，强大到自己也无法接受自己如此明显的能力提升，强大到傲视郑州的大数据圈子；
强大的定义：
- 包含大数据知识体系的丰富
- 自我表达能力的提升
- 全局的掌控能力
- 强大的心理承受能力
丰富的大数据知识体系：不管承认与否，我目前的涉及到的知识偏于hadoop，ETL和kafka组件的运维，**关于组件的源码远离和使用了解甚少；**懂得RDBMS和sql语句，但无法说出大数据仓库的建模体系和数据治理体系，完全没有真正的接触实时需求开发，开发能力及其欠缺，包括伴随着需求的承压能力，所有接触到的东西捣鼓力度不够；
自我表达能力提升：自我表达能力的基础是自我的表达体系的形成，无论是平时的沟通还是较官方的表述及知识的总结，表达之前要提前明白对方想知道什么；
全局的掌控力：正如我现在的生活，掌控力逐渐没有，迷恋游戏，完全失去对生活、工作、心态的修复和扭转能力，掌控所有的前提是能够预料全局实物的发展方向，并顺势而为，做能够改变整个局势的关键一步；
心理承受能力：心理承受能力很差，差到不能顺利地表达自我，无论是何种局势，坚定自己是对的，深度自信的基础才能有硬核的表现；
公司一：先登记个表，关于基本信息的；
1.自我介绍下自己？
2.为什么想要离职当前公司？
3.流处理的数据都是哪一类数据，从哪里来？如何汇聚的？客户端如何埋点的？
4.每天处理数据量多大？压缩比？
5.针对kafka介绍一下它的原理和作用？
6.除了解耦和存储，kafka最主要实现了什么？kafka的分区和备份机制？leader的作用？leader挂了以后如何选举？
7.zookeeper是什么？它的原理和作用？
8.为什么使用spark而不是flink？两者相比较而言flink有哪些优势，又有哪些缺陷？
9.编程题：一个n阶的阶梯，每次可以走一步和两步，如果走上阶梯，总共几种走法？
10.思考题：如果给你一个大于100g的文本大文件，每一行是逗号分隔的字段，如何实现数据统计？
11.如果硬件资源有限，请问同样的问题如何实现数据的统计？
12.spark和Hadoop两者相比较而言的区别是什么？
13.hive和hbase使用场景的区别是什么？为什么hbase的查询更加高效？
14.对于公司了解吗？有什么问题？
15.storm和flume？
公司二的面试问题：
0.为什么想要离职当前公司？
1.画出你们公司当前的大数据技术架构图；
2.看你接触过kafka相关，介绍一下kafka工作原理；
3.如果让你设计一个消息系统，你该如何实现？kafka是如何设计的？
4.公司kafka集群规模怎么样，你都做过哪些硬件和OS层优化？
5.什么是状态管理？flink的状态管理分为哪几种和区别？flink如何做到精准一次语义？
6.kafka的分区和备份机制？
7.cdh的版本？为什么要用这个版本，对应spark版本？
8.flink的部署模式，flink session和客户端模式的区别？
9.Java中的string buffer和string bulidier及区别。什么是线程安全？Java中线程有几种方式？Java的list容器的基本概念和分类区别？Java的引用类型？Java的值传递和引用传递？队列和数组区别？
10.spark和Hadoop的区别？spark写磁盘操作何时进行？
11.什么是shuffle，shuffle的目的是什么？分布式概念的宗旨是什么？
12.hbase在现有大数据架构中的使用场景？
13.数据仓库的技术选型和设计思路？
14.数据治理的几种模式，介绍一下血缘关系模型吗？
15.是否做过基于分布式数据集的数据分析？
接下来的计划：
1、rpc编程；
2、zookeeper原理和深入学习；
3、hbase原理和深入学习；
4、spark 和flink的应用实践；
5、分布式计算和存储原理；
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