《大数据开发》专题

6.8号电话通知简历筛选通过，问我什么时候有时间，进行电话面试。 6.9号电话技术面，30分钟，问的内容比较基础，基本上都是围绕着简历内容展开。 自我介绍 简历中项目的详细内容 Flume和Kafka如何搭配使用（项目中涉及） 项目中的数仓是如何构建的？如何分层的？分层的意义在哪里？ 项目中用户画像是如何展示的？ Spark和MR有什么区别 Spark启动后的程序流程 Spark宽窄依赖 Spar

如 动态 Inventory 所介绍,ansible可以从一个动态的数据源获取到inventory信息,包含云端数据源 怎么写一个自己的数据源? 很简单！我们仅仅需要创建一个在适当参数下,能够返回正确JSON格式数据的脚本或者程序,你可以使用任何语言来实现. 脚本规范 当我们在外部使用``–list``参数调用这个脚本时,这个脚本必须返回一个JSON散列/字典,它包含所管理的所有组.每个组的val

说明：数据上报到平台后，Hubble平台的分析模块大约需要30分钟能查到数据，若该事件是首次发送可能时间会久些。 1.1. 客户端调试 Android sdk v2.1.7.5 以及之后版本 v2.1.7.5 以及之后版本无需配置，默认即开启，建议更新到最新版本。 v2.1.7.5之前版本 v2.1.7.5之前版本已不支持远程调试，本地调试请查看Android sdk开发文档（控制台日志输出）。

2022/08/28 一面  1.5h 面试官人很好我太菜了 0-1h 结对编程  中间校园网还掉线了。。 3个需求（不了解tdd编程思想，没做好） 1h-1.5h 自我介绍 实习在做什么 数据怎么推送到ODPS 怎么传到CLICK HOUSE 阿里云大数据框架还了解什么 数仓分层意义 ADS和DWS区别 spark sql会吗 一道sql题 开窗函数 反问：部门用什么框架            

参加赛意在本校的校园宣讲会，投了简历，然后进行了一面（现场投简历的都可以参加面试），一面有两位面试官，一位负责收集基础信息，另一位面试官负责面试。一面之后两天内出结果，进行二面。二面之后两天内出结果，本来是约好的时间，但是老是更改，时间也定的很模糊（上午/下午），（就这一点来说有点不靠谱）。本来二面结束说好谈薪的，结果突然加了一个三面，等了一天没等到谈薪电话，突然通知三面（离谱了）。 一面：数据库

自我介绍 项目用的什么数据库（hive） hive内部表和外部表的区别 可以实习多久 关系型数据库和非关系型数据库区别 你知道哪些非关系型数据库 mysql有哪些索引 spark的join优化方式（没答上来） sort merge join和map join的区别（只讲了map join） map join的过程 flink有了解吗 描述flink保证端到端一致性的方法 描述一下两阶段提交（面试时

题型：10道单项、5道不定项、2道算法、1道SQL，难度还可以 单项题 1. 哪个程序通常与NameNode在一个节点启动？Jobtracker 2. HIVE的建表描述，错误的是：STORED AS 指定存储路径 正确应该是指定表的格式 3. 维度建模中雪花模型和星型模型的描述不正确的是：星型模型是多个事实表和多个维度表组成 正确应该是 1个事实表和多个维度表组成 4. hive中用get_js

09.04 笔试，测评 笔试代码题sql比较简单 09.08 一面 1.自我介绍 2.一道简单sql题目 3.python：冒泡排序（实际写的快排） 4.了解实时数仓吗？ 5.对Hadoop框架的了解 6.对mapreduce的了解 7.反问 09.12 二面 十分钟左右 1.自我介绍 2.python中怎么实现类型转换 3.python常用的函数 4.研究生阶段的学习计划 5.反问 10.09

本不合适，是我硬凑上去的 9.12 一面 自我介绍 介绍项目 问Redis作用（项目相关） 单例模式是啥？分为？共享屏幕，手写单例模式饿汉式和懒汉式 面向对象三大特性 了解Kafka吗 了解并发编程三大特性吗 反问环节：有几面？多久通知下一面？他说下一面是线下，知道我在南京之后说很快，一周内 9.20感谢信，预料之中，大数据我也不合适 #24届软开秋招面试经验大赏#

Timeline： 8.24 投递 9.15 笔试 10.26 一面 10.26 一面 35min： 1.Hadoop工作原理 2.Hive内外部表 3.数仓分层 4.数仓建模 5.Map和flatmap区别 6.Flink slot和并行度关系 7.Flink exactly once 精确一次消费 8.Flink窗口 9.Hive udf 10.并发实现方式 11.线程池了解吗 12.线程池有

1. mapreduce工作流程？ 2. shuffle机制？ 3. mapreduce进行了几次排序？ 4. 环形缓冲区的溢写机制？ 5. 提到了反向？反向如何理解？ 6. hadoop读取文件过程？ 7. 说说数据倾斜？项目中是否遇到 8. MySQL介绍下InnoDB, MyISAM区别？ 9. 介绍下事务几大特性？ 10. 介绍对应隔离级别？ 11. 隔离级别是否可以修改？ 12. 三数之

3.26 美团 数据开发 到店（暑期实习二面） - 面试官是一个温柔的小姐姐 - 自我介绍 - 之前工作经历介绍 - 你觉得什么是好的数仓 - 要达到你说的好数仓的标准，应该如何建设？ - 小文件具体怎么治理的（预防/滚动式 + 自动脚本） - 小文件有哪些危害 - 给你一个数据倾斜的场景，可能有点难，答不出来也没事：大表 Join 大表（10 亿级别的，比如订单 Join 商品表）可能有一些商品

1、自我介绍 2、今后规划，为什么不读研，爱好 3、对美团的了解 4、项目介绍以及分工 5、数仓分层介绍，为什么要分层 6、数仓建模方法（范式建模、纬度建模、实体建模） 7、平常还有什么方式巩固大数据知识（《大数据之路》、博客、课程） 8、写一个快速排序（没写出来） 9、两道简单sql ①每个用户每天访问的第一条记录 ②00后中选课人数最多的课程 10、有没有用过udf 11、hive和spark

1、自我介绍 2、spark宽窄依赖，stage划分 3、rdd的弹性体现在什么方面 4、group by 和reduce by的区别 5、spark内存划分，内存调优参数 6、spark的join有哪些，sort merge（没答出来） 7、spark的shuffle过程，和mr的区别 8、数仓总线业务矩阵是什么 9、数仓分层，dws层存在的必要性是什么 10、spark以及sql的优化经验（数

不知道的还以为是HR面呢，基本没有专业问题 1、base杭州能否接受，有无考研想法 2、自我介绍（要求说优缺点，特长，经历） 3、希望我证明我在学校是一个比别人优秀的人，问我怎么回答 4、补充回答自己的软实力如协调、沟通、分析能力，对自己如何评价 5、觉得大三的自己和大一有什么区别 6、如何自学 7、素质测评写了哪些题，你对哪些题有优势，哪些有劣势 8、你觉得你和别人沟通时，说服能力怎么样 9、讲