字节面经 项目的数据来源和的数据的规模 Spark Shuffle spark的宽窄依赖 数据倾斜问题（★★★★★） 产生数据倾斜的原因 遇到过的数据倾斜的实际情况 数据倾斜的解决办法 介绍一下hadoop的NameNode NameNode高可用架构 NameNode主节点宕机，之后的选取机制 Zookeeper的选取机制 NameNode中的元数据是否会丢失？（★★★★★） 怎么保证元数据不丢

今天面了电商数据分析一面，来写写面经，感觉问的问题倒是不难可惜自己没准备好，还是蛮可惜的，emo中~ 面试下午五点开始，面试官胖胖的很可爱，像我的博士学长哈哈~但是还是很紧张，可能是第一次面大厂 SQL题： 1：dense_rank(),rank()和row_number()三个函数的区别 2：用户登录日期的最大间隔是多少     这个我当时有点慌，采用了计算用户连续登录天数的做法，当时也想到了用

上周面了字节的日常实习，这里来记录下面经吧，为秋招积攒人品~ 首先，是时间线（两轮业务面+一轮HR面）： 6.1 HR电话约面试（当时听说字节有面评，所以想花时间准备下，就约了端午节后面试） 6.6 一面 6.7 HR微信通知一面通过了 6.8 二面（二面面试官在最后口头告诉我二面通过啦，2个小时后HR微信通知我二面通过并约三面时间） 6.10 三面（原先约的是9号三面，但那天面试官临时有事，就改

全是业务题，刚面完，就知道自己凉了，问的业务场景都不会，也没怎么回答出来 无笔试 1.自我介绍  2.针对特定人群，上了某个策略以提高策略的转化率，怎么衡量指标上涨是否显著（说了假设检验的思想，但她说不是，是怎么排除时间因素，衡量指标变化的显著性） 3.之前的实习中，坏体验指标怎么构建的指标体系（因为是各方面的加总，说了可以赋予不同权重） 4.追问怎么确定不同权重 5.点击率某一天下降百分之10%

前言 本菜鸡20年提前批收获了字节的意向书，正好今天字节研发提前批开启，把面经整理出来分享给大家，也借此把好运分享给大家。 简单介绍下面试前的个人情况： 面试前：剑指 offer 刷完，Leetcode 大概 70 道。操作系统复习完毕，数据库不会，计网不会。 后来：一面前一周学了数据库，三面前三天学了计网。两周时间陆续刷了 80 道 Leetcode。 希望这篇文章能对大家有所帮助，祝各位 of

下午四点半打电话问我五点半能面试吗，字节节奏好快，直接就面了 面试形式：下载飞书视频面试 时间：2022/7/18 17:30 0、自我介绍 1、飞书上考了一道SQL，要用窗口函数，case when语句等，写完代码讲思路（解出来了，但面试官提醒我要在外层关联另外一张表，我在内层关联可能会丢失一些数据。没注意到这个小细节） 2、实习相关： 讲一个自己负责的AB test实验分析。 AB test涉

1面（1h）8.2 项目介绍 MapReduce提交作业流程 MapReduce和spark的区别 HDFS架构 HDFS写流程 groupByKey和reduceBykey的区别 算法题（实现一个类，插值（已存在就false，不存在就插入），删除值（不存在这个值就返回false，存在就删除），随机获取已存储的值，三个功能时间复杂度为O(1)） 2面（45min）8.10 项目介绍 数仓理解 ja

【字节提前批-大数据开发工程师-Data 一面】 0 面试官自我介绍，介绍面试流程 有些奇怪的是 首先提到这个岗位不是xxx（记不清原话），偏向开发，询问是否能接受，当时我的理解是：可能这个岗位偏向大数据组件的开发，而我简历里没提及java，所以面试官想知道我是否还愿意继续面试该岗位？ 随表示接受 1 自我介绍： 学校，专业，目前的实习单位和岗位，在校项目简述 2 对实习参与的项目的展开介绍：我实

一面 面我的是国际化广告产品部：数据科学组的负责人，30来岁，男。人真的超级超级好，超级有耐心，不会嫌弃你一问三不知，而是会努力引导。 主要是4个部分。 一、自我介绍 我自我介绍前，面试官有跟我说希望我在自我介绍的时候能突出“自己与这个岗位的匹配度”！ 然后我主要还是按照自己原来准备过的3 part来说： 1）硬核能力（代码+统计知识） 2）业务、商业洞察力（之前实习积累的经验+2次商赛经历） 3

一面 8.15 45min 0. 现在状况，职业规划 1. 问简历上数据建模的项目 2. 你的理解数据建模应该怎么进行 3. 了解数据库事务吗 4. 主键和唯一索引知道吗 5. 用过hive吗，数据倾斜怎么回事 6. 数据结构/算法怎么样？了解排序吗？哪几种排序？稳定性问题？ 7. 编程题 python 给有3个或更多个数的数组，返回最大能组成三角形的周长 8. sql题 简单的group by

字节 火山引擎-大数据开发 提前批二面凉经 一面0804 项目问题 LRU缓存 反转链表 二面0810 介绍一下你最熟悉的项目 项目细节提问 说一下数据库中的锁 一条SQL的执行流程 Join的NLJ方法 MySQL的Join操作都有哪些优化方法 RBO、CBO概念 B+树的索引结构 分库分表的方式 分库分表后如何进行一个查询操作 两道算法题 #2023秋招##字节提前批#

1. 自我介绍，项目介绍 2. 自我介绍的时候问我这些东西是自己学的还是学校讲的。 内心：在说什么。。。 3. 因为简历上第一个写的是使用爬虫进行数据挖掘，但是没用flume进行数据采集，所以就简单的说一下当时是把数据采集成csv或者data格式的文件，直接上传到的Hdfs，直接使用load path加载到hive当中。     并且当时介绍了数据集的大小，以及介绍了可能会产生的问题， 4. 面试

复盘一下，感觉可能🈚️了…… 感觉非常偏产品…… 1、项目深挖，挖的太细了，会一直追问为什么为什么为什么背后的逻辑是什么 引申出的问题：辛普森悖论的后验、如何衡量一个活动的效果、ROI分子分母讨论，都是基于实习 2、产品题目 最喜欢的app 举了一个策略要上线的例子，问一开始怎么设计指标体系、怎么预估要不要上线、上线时怎么设计实验、ab实验怎么评估、要哪些指标、如果显著了怎么证明是因为策略 3、

本地生活部门 1. 自我介绍 2. 举一个印象比较深的项目说一下 3. GMV下降如何分析？ 4. 刚才的下降从商家和买家角度如何分析？ 5. 举一个自己用过的产品，提优缺点，做什么样的改进比较好？ 6. AB实验最小样本量问题 7. 直接拿大盘做实验可不可行？为啥？ 8. 反问：工作内容 其他一些内容有点忘了，大致来说是这些主要问题 自我感觉答得很好，过了几天还是寄了 #数据分析师##校招#

字节大数据开发工程师- 人力科技面经 一面 网络模型，每一层的功能 访问一个网页的流程 tcp是如何保证可靠 线程和进程的区别 JVM的内存区域 垃圾回收算法 类加载的过程 Spark和MR的区别 Spark任务调度过程 spark中stag，job，task是如何划分的 spark宽窄依赖 为什么spark比MR快 Hadoop的框架 Hadoop提交作业的流程 Hadoop中是如何找到文件对应