一面 40min 0914 没有问任何八股，主要还是围绕抖音的数仓建设、架构优化、日常业务展开。 关于为什么不具体写数仓建设与架构优化方案，一来是每个公司并不相同，没有可参考性，拿最简单的分层，每个公司的分层都不一样，所以没有在面经中展开这些相关信息。二来这本身属于公司内部信息，没法在平台上展开讲。 #数据仓库与数据分析实习##秋招##秋招面经##2023秋招#

一面 40min 0919 不记得问了什么，大致好像是围绕目前的实习展开。 二面 40min 0920 努力回忆一下，问了一些八股 1. 为什么划分宽窄依赖？ 2. Checkpoint和Persist？ 3. MR过程？ 4. 为什么Spark比Hive快？（这其实不合理，一个计算引擎和一个数仓工具，没法比较，面试官应该想问的是Spark和Hive的默认MR引擎吧，然后按照这个方向回答的） 5.

社招岗位，问我能否去实习，一些基础知识，反问具体做什么，看到给的很高，但公司成立资本仅50w，我不太懂 自我介绍，项目介绍 确认岗位，能否实习 基础问题： 集成模型 什么是过拟合，如何解决？ SVM优缺点 树模型的了解 反问： 公司做什么？ 有消息再联系 #秋招##上海#

一面 30min 仍然记不得了，努力回忆一下 实习数据有多大？ 这么大的数据量需要多少资源？ 多线程的三要素？ Java的内存模型？ 宽窄依赖？ Spark为什么快？ Spark的Shuffle有几种？ （不记得了 二面 20min 用ES或者HBase跟用Hive有什么区别？ 怎么技术选型？ 总结：是吉利下面的子部门，主做出行方面数据，数据量较小，且人员较少。 #数据仓库与数据分析实习##秋招#

9.19 渤海一面（共 35min） 银行问的小难，四个面试官，从数据挖掘，c++，再到linux，最后HR base哪里，最后选天津 为什么投银行，还投了哪些？ 自我介绍，项目介绍 数据挖掘内容： 项目里的数据挖掘是什么？ 解释下xgboost和lightgbm的区别？ lightgbm可以并行吗？ L1和L2的区别？ AUC的物理意义？ 任取一对（正、负）样本，正样本的score大于负样本的s

基本不问简历，偏业务和基础知识 1.认为数据分析在行业中的作用 2.sort by和order by的差别 3.采用调研的方式效率低、成本高，怎么从数据角度分析 用户画像哪些维度（结合信贷业务） 4.对abtest有什么了解 5.为什么会产生过拟合的情况如何解决 #度小满##面试##数分#

9.22 线下群面，早上面完下午就收到测评 9.26 收到二面通知 9.28 二面 9.29 感谢信 9.28 二面 自我介绍 科研项目介绍、科研项目中存在哪些问题和瓶颈？ Mapreduce 和 Hadoop 的工作原理、区别和联系？ 旋转链表如何实现？(很简单的一个问题，一直和我扣细节纠结好久....) 反问 #美的##凉经#

二面凉了，总结一些经验积德吧hh。大家在面试的时候还是要自信些，具体表现在： （1）少说一些“可能”“emmm“的话 （2）即使心虚，也要对自己的回答表现出一幅胸有成竹、运筹帷幄的样子 （3）被问到不会的问题，尽力表现，起码说明白自己的思路或者决心 -- 有的面试场景可以虚心请教，有的时候。。就加油吧 【Timeline】 8.11投递 --> 8.27笔试 --> 9.6-9.7一面 --> 9

1面：写题目easy+问基础知识+抓只线程池一直问到了系统资源分配，解答部门做大数据的解决方案，不涉及开发 2面：写题目easy+问简历，全程我在讲，然后没了，反问对我的了解，还说部门主要做解决方案 3面：聊人生，主管很好，推荐一下解决方案部门，感觉主管很年轻，然后给了我意见说做非技术不一定不好，校招生不要带着偏见。 整体：3面都是我单方面开摄像头，整个流程很简单，主管面也挺好的，唯一就是不搞技术

三轮面试，进度很快，一周内结束。 第一轮，hr面试 问一些基本情况，8分钟结束。 第二轮，技术面 项目竞赛，过拟合怎么解决，特征筛选方法等等， 12分钟。 第三轮，终面+签约 问了一些基本家庭情况，职业规划等等。面试官长的有点像我初中同学，亲切感倍增。 然后hr介绍薪资。 20w左右薪资，单人单间免费住宿一年，八险二金，房补2500，食堂早中晚分别3，7，7元自助餐，电话网络全免费，感觉不错。 #

9.20 24届非科班本发面筋攒好运！ 第一次面+太紧张+基础不好+算法出没见过的hard = 寄 组是偏基础架构的 自我介绍到一半简介项目的时候就被打断了开始撕项目(乐 学习的方法 离线项目： 1.分层的好处，为什么分层 2.idmapping 3.拉链表的逻辑(用户活跃区间的中间表)，下次还应该解释一下这个中间表的好处以及为什么方便。 实时项目: 1.维表动态注入的意义在哪里，为什么不直接写入

一面简单介绍项目，操作系统锁机制，线程进程，然后文件系统，文件传输协议，硬连接软连接。基本不问项目，全部是操作系统问题。  二面简单自我介绍，然后手写阻塞队列(真的忘记怎么阻塞了)，然后用户态和内核态，询问一些内核态细节。不会。。。然后草草结束  三面，以为g了，但是三面主管问的都是生活问题，这个我熟，答的很顺畅，然后通过进池子了。仅是多了一丝念想。 #华为面试#

面试时长18分钟，问的问题很基础，还是看简历或者学历下菜吧 1、学大数据学了多久，我说今年1月开始学的，他说这么短的时间能明白吗？这8个月还能一点都学不明白吗？ 2、问了下实习内容，没深挖 3、hdfs的高可用，太紧张把namenode说成nodemanager了，后来才反应过来，就这个问题回答的有问题 4、hive的窗口函数 5、hive和rdbms的区别 6、hive的调优方面 7、spark

面麻了 大概率凉 团队是数据中台（？其实没听清） 主要做的工作是实验方法/评估的改进及推广 岗位是数据分析 但是更偏向数据科学 但是对于AB实验要求很高  要了解因果推断 AB实验/统计学基础/业务思维缺一不可（没有手写sql） 1. 自我介绍 2. 介绍一段经历 有追问 会直接点出问题 反思：对于实习的经历不仅要非常熟悉且知道问题在哪/有无改善空间 有一点比较好玩 lz这段经历给n个面试官讲过

前言 星环感觉整个流程非常不错，二面面试官不是搞大数据的，但是交流上感觉到了尊重，面试实在7月份，八月份就给意向了，进展到十月份了对比看来星环流程真的不错（PDD推荐组某个面试官一生黑），看到大数据后端已经不招人了，但是可能会拒掉 一面 忘记了没有记录 二面 1.1. HBASE架构 1.2. Regionserver结构 1.3. Hbase避免热点数据（Rowkey的设计） [大白话彻底讲透