9月中旬投递的，今天早上打电话约面试，且只约今天当天时间。感觉比较紧迫？没办法当时还在外地，下午5点多才能到学校，只有约到下午6点多的了。 1.自我介绍 2.跟导师做的项目介绍。你在里面担任什么角色，用了什么方法。 3.小论文介绍。与前人方法相比有什么突破性进展？创新点？问了数据集是怎么来的，标签是怎么给的。 4.实习介绍。主要是对着实习经历慢慢问。具体做了什么事情，也会对实习的细节追问。 5.激

#秋招# #数据分析# 一面是hr面，流程比较简单，说一面如果过了后续就只有一轮业务面 1.数据分析师最重要的三个特质 2.如何理解数据分析和业务的关系 3.从数据的角度，监控哪些指标，实现一个地区业务的增长 这个问题答的很差，总收益＝价格x销量，价格提升的空间很低，重点放在销量的提升:1.获取所有品类咖啡的销量数据，针对销量较低的适当推出一些活动，优惠或者联名，针对销量较高的进一步宣传，营造热度

#校招##秋招#

今天早上刚洗漱完，托舍友的福十点才刚准备出寝室门，突然一个电话打进来，说是海信的想给我进行简短的电话面试，我寻思这种面试会问什么问题随即应允。但没想到会把我问成这样...... 开局问我自己本科和研究生都学了些什么，然后不依不饶的追问我研究生学了什么？接着问我在实习期间做的数仓的底层架构和数仓设计，问从后端到前端的数据流程，问存储介质是什么，接着问数据是怎么流转的一连串问题让我难以招架；之后问我在

风格是氛围轻松但是内容压力的笑面虎面。都是聊一件最能体现你个人能力的项目or工作。然后细致掰扯细节+追问。追问的特别特别细，两面都是+2的leader，提问的角度都特别刁钻特别详尽。 具体内容涉及业务就不展开说了，我试试抽象一下问法。 内容上，任何下意识想不到定义和明确说法的说法/数据口径他们会追问，相关数据最近是一个什么值他们也要“为难”你一下，看你了不了解。项目里任何处理细节都会问，只要有一个

Java的设计模式 100g的数据在小内存里如何排序（spark） Spark为什么比mr快 Hbase的适用场景 Hbase为什么快 和Clickhouse一样的数据库 Clickhouse底层数据结构 Clickhouse为什么快（很细） 两个sql（难度较大） Hadoop的高可用触发后，会发生什么（面试官说不要背八股，详细说里面的流程） Flink水位线 激活函数有哪些（sigmoid，r

10 单选 + 10 多选 + 3 算法 Q1. 100%，连续数数字，模拟。 Q2. 100%，树中每一个节点的子树中的最大度，DFS。 Q3. 100%，sql * a: join + 使用 if 语句生成类型 * b: join + 使用 if 语句生成类型，并分组求最大的 balance * select * from a join b on a.group = b.group and a

timelime 9.5投递 9.13一面 9.17二面 9.19测评 10.7 21:00 收到意向邮件。 ---------------------------------------------- 防定位，面经先匿了。 #晒一晒我的offer##天翼云##大数据##秋招##国企#

9.14一面 数仓维度建模 离线数仓和在线数仓的构建流程 MapReduce过程 三道编程题： java无重复字符的最长字串（我实习也撕这个） 行列转换（一行变为多行，用mysql，不会。。。） 窗口函数序号函数三个（简单） 问我有没有收到其他公司的offer 将近1h，居然过了，我以为我挂了 9.21二面 这个面试官感觉说话慢悠悠的，然后不怎么问问题，我觉得是KPI来着 项目经历 实习经历 数仓

开局自我介绍，然后问我两段实习经历，分别做了什么？照实回答，问我有没有接触过BI工具，我说是内部封装好的；日常工作，处理的数仓规模，人员规模，主要负责内容，处理的数据的大小。之后让我写一道题目，求连续三天消费金额大于100的用户ID，不想用排序函数再写了所以用了LAG函数来写，面试官给了我一个不置可否的表情（坏了可能写错了......）然后说我明白你的思路了，我解释说因为不想用排序函数来写所以尝试

度小满(商业分析师) 一面 1.自我介绍 2.问简历上的实习，很细 3.你对互金有什么了解？ 4.如果放款额对比上个周期有下降，如何分析？ 5.如果要分析度小满的行业地位，你会如何搭建框架进行分析？ 6.提问环节

1， 自我介绍 2， 介绍实习的需求 3， 数仓分层，从ods层到dwd层做了哪些工作？ 4， 如何解决数据倾斜

ORC 和 Parquet 文件格式的优劣势和区别？ ORC（Optimized Row Columnar）和Parquet都是列式存储格式，它们在大数据处理领域，特别是在Hadoop和Spark生态系统中，被广泛使用。以下是ORC和Parquet的主要优劣势及其之间的区别： 设计背景： ORC：主要为Hadoop生态系统中的Hive而设计。 Parquet：是由Apache Arrow项目的一部

HR初面 打电话询问工作意向，介绍岗位，询问能否接受先实习 一面 技术主管面 面试时间：30min 面试官介绍公司业务和部门工作 自我介绍 经过这几段实习，对自己的定位？ 讲讲Java面向对象的理解？ 多态是怎么理解的？ 类和接口有什么区别？ 了解微服务吗？ 常见的破解反爬虫的策略？ 项目为什么要用MongoDB？MongoDB的应用场景？ MongoDB的一个问题，没听懂，直接说不知道。。。 其

上来20min先做题，两道sql，一道数学，一道概率 问数据相关，接触过什么数据库，数据体量，mysql优劣势，mapresduce数据倾斜，hive，sql内置函数 自定义函数 复盘：熟悉应用场景 问答风格无八股，侧重于考察真正理解程度 寄。