包括快手一二面，字节一面，科大讯飞一面 Hadoop常用文件格式 Inmon 和 Kimball 建模思想有了解吗（我问是范式建模和维度建模吗，面试官说不是） spark有多少个driver和executor，如果给你2核100G(500并行度？好像是这个)有多少executor Sql子查询和外部where执行顺序，你说子查询where先执行为什么不在join on一块执行呢(？是不是我和面试官

1.项目介绍+闲聊18min 2.springboot事务失效场景 3.uuid和自增id区别，分库分表场景下 4.使用过的JUC 5.分布式锁、ID实现原理，项目里的技术选型 6.快照读和当前读，以及mysql下对应的问题 7.手写除单例模式外其他的设计模式 8.求给定的数组中和为0的最长子序列的长度 update8点通知过了，约第二天二面

时间：6.20 时长：10min左右 1. 自我介绍 2. 项目中遇到的困难？如何解决？原创还是开源？ 3. 八股：栈的大小；虚拟内存空间；new和malloc的区别；malloc相关的一个问题（忘记是什么了，没回答上）；左值引用和右值引用；按层遍历二叉树（队列）；top K的问题；TCP如何保证传输可靠；STL容器相关问题 4. 为什么投递这个岗位？对中金所的了解？和专业不匹配怎么看？在上海工作

敦煌网（电商公司面试）（感觉像是kpi面试啊）        居然没要求开摄像头真是奇怪啊。        首先上来自我介绍，然后等我介绍到在滴滴实习的时候打断了我让我展开说说，之后就这段实习经历提问了很多，譬如如何处理数据异常，如何进行A/Btest等；接着是学校经历，问我大数据相关的课程有哪些，有看过阿里的大数据架构之类的书吗？回答没有，过（阿里的书这么受欢迎吗？啊，这就是强者盲从效应吗？）到

1h 面试官感觉是个大佬级别人物，battle了40min毕设，理解了项目的细节 sql20min，求某天每个城市所有来访者的人均浏览内容点击量 1.顺带问了timestamp定义细节 2.timestamp和date为什么需要同时存在 3.优化，本身机制优化 4.优化，谓词下推 5.优化，聚合函数结合律子查询下推 反问前辈对大数据的理解

    2023年4月，大数据开发面试笔记V3.0发布，过去已经两个月，V4.0终于来了，这次主要新增了企业级调优手法以及数据湖基础等内容。如今面试越来越难，常常会被问到大数据的前沿知识比如数据湖，以及企业级调优手段有哪些等，于是我结合自己在大厂的工作经历进行了补充，最终汇聚成一份全面的大数据开发面试笔记。     此笔记包含大数据开发、Java、计算机基础、数仓理论、常考SQL、大数据开发场景题

最难蚌的一次面试 百度数据科学实习生，文心一言产品线那边的 有认识的人面过同样的岗位说问的都是业务问题，稍微考了很简单的Python基础函数（处理JSON文件） 结果面试官除了简历没问业务方面的问题，然后问了简历项目上我用过的很多算法问题，很多SQL和Python的函数还有模型，什么窗口函数（并试图提问数据仓库相关），bagging和boost算法的一些关键点和主要区别，怎么预测和进行特征选择，然

1.问本科经历，对大数据的接触 2.问项目是否是真实项目或者实习项目，，不是demo 3.项目介绍，毕设项目讲了15分钟 4.where和having区别（having能单用） 5.Spark宽窄依赖 6.leftrightinnerjoin 7.sql写题，统计所有月销售额超过1w的员工 8.反问，ABtesting--是否是埋点-PVUV-灰度策略的流程

在这炎热的夏天让我心底来个透心凉吧 找实习的时间太晚了所以心中很焦虑，结果就这样华丽丽的葬送了机会啊。面试官还是挺好的，问的问题基本都是数据开发的必考题目，首先是spark的shuffle机制（没答上来，这也是整个面试崩盘的开始）下面是从网络上找到的答案：前一个stage 的 ShuffleMapTask 进行 shuffle write， 把数据存储在 blockManager 上面， 并且把数

形式：电话面 时长：30min，部门mentor直接面试，没有HR面 面经：①自我介绍②详细描述一下实习经历做了哪些，从中学到了什么？③从我描述的实习经历中细问（两个指标之间的区别；如何确定关键影响因子）④数据分析软件掌握情况⑤反问环节 总结：简历内容一定要很熟悉很熟悉，自己做过什么收获了什么一定要清楚描述，基本没问别的拓展问题，一直深挖简历

已Offer 技术面（1h，已过） 1. 自我介绍 2. 问了一下实习，开始挖项目 - 说说你的项目架构，整个流程是什么样的 - 如果让你构建一个大数据分析平台，你会选择哪些组件？（主要是数据存储、计算等） - 如果是要求实时处理呢？ 3. 问Flink（不会，直接跳过） 4. 为什么选Clickhouse？和其他OLAP数据库相比有啥特点？ 5. 八股 - 进程与线程区别 - 说一下Spring

面试形式：腾讯会议 单面 大概4个面试官 面试时长：10min 题目： 1.自我介绍 2.介绍简历上的一个项目 3.操作系统的启动流程 #面经# #暑期实习#

4.26开放 4.27投 总行科技&大数据岗实习生（开发工程师） 笔试 5.7 易考：摄像头、全屏、编程题 ：核心代码模式 不可跳出 无补全 部分题有通过率 行测 1h 单选：语言理解x10、数字运算x10、逻辑推理（文字 图形）x15、思维策略x10、阅读理解x15（1篇文段 2篇图表 每篇5问） 技术题 1.5h 单选x30 多选x10 判断x10（计网、linux、springmvc、jav

一面- 这个岗的风险策略是纯数分 1. python配环境怎么配，你配过吗 2.SQL八股，最迷惑的是问连接表select的关键字，不给我题我咋知道 3.其他都是自我介绍的内容

部门主管来面 1. 开场自我介绍 2. 问了其中做过的一个项目，大约十几分钟 3. 一条Hive SQL具体的执行流程 4. 优化逻辑执行计划具体做了哪些事情 5. 有哪些类型的OperatorTree 6. Map Join和Reduce Join 7. Spark Join的三种方式 8. Hive SQL最后转换成Task提交给计算引擎是先生成MapReduceTask再转换成SparkTa