《大数据开发面经》专题

1h16min 1、将一下对大数据开发的理解 2、是通过什么接触到大数据开发的？为什么选的是实时? 3、大数据专业有没有学过flink相关课程，你是自动化学院的，如果我招你来你会不会只是学一下就算了，毕竟培养一个人要耗费很多精力 4、对于实习时长能接收多久，后续会不会考虑留在北京 5、有没有了解过美团 6、为什么项目中要使用flink，相比于其他的使用flink的好处在哪里 7、数仓分层为什么是五

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。

30min拷打项目，其他八股一点没问，算法和sql也没做。 跟我说如果还有后续的话还有一个hr面。 怎么就三十分钟啊？不会KPI了吧，许愿许愿许愿

1.去公司线下面试，有笔试题 1.填资料，个人信息，以及有关职业发展问题 1.比如，你的缺点和优点是什么，对你个人产生怎样的影响？ 2.如果你和他人有不同的观点，你该如何和他人讨论？ 等等，基本就是情商面 笔试题 1.中科软是一家主做保险的外包公司，所以用到的sql主要是oracle, 选择题有几道oracle的题， 2.然后有简答题，也比较简单 面试环节 1.自我介绍 2.对于shell部分的提

9.21号下午一面的，忘记发牛客了，现在补上 一个年轻并且非常友好的面试官，沟通也比较顺畅，完全按照我的简历一条条过，八股很少，问也只会问涉及项目的八股 - 介绍实习部门的业务，数仓架构 - 以下内容都是我简历具体的内容，可能没啥参考意义，中间穿插的一些细节问题有点忘了： - Cube表性能优化，还有其他优化的方法吗 - 表分桶优化，一般表关联还能怎么优化 - 小文件治理 - SLA治理 - 数据

25、MR工作原理 Input Spliting：输入的数据被拆分成更小数据块（Input Splits：将大文件切割成适合并行处理的小块数据，每个小块数据称为一个分片，一个分片作为MR处理的基本单元）Mapping：mapper节点将分配到数据块执行map操作，产生中间结果（k,v）键值对并写入到本地磁盘Shuffling and Sorting：Mapper节点会根据Key进行排序，并将相同K

2023春招找实习的同学跟我分享了他的面试经历，在这里我进行了一些总结梳理，然后发出来供大家学习 1. 自我介绍 2.八股文 hive的数据类型有哪些 hive中计算排名前N的函数有哪些 hive的优化手段你知道哪些 遇到过数据倾斜吗 mapjoin如何开启，参数是什么 3.SQL题 rt_ data表存放了当天每半小时的店铺销售数据，表名: rt_ data，字段名: shop id (店铺id

2023春招找实习的同学跟我分享了他的面试经历，在这里我进行了一些总结梳理，然后发出来供大家学习 注意这是日常实习！！！ 1.自我介绍 2.刷题 冒泡排序 3.八股文 3.1 JVM JVM的内存结构 类的加载过程 静态代码块和代码块初始化的顺序，以及静态代码块在哪个阶段被加载【初始化】 垃圾回收器 一个方法报错了，怎么进行分析，比如A方法调用B方法，B方法调用C方法....【没太懂】 3.2 并

项目为sgg经典离线数仓 1. 自我介绍 2. 项目介绍（难点、亮点） 3. 根据难点亮点提问 4. 数据域是什么，如何划分数据域，为什么这样划分数据域 5. DIM层维度表的设计原则 6. DWD层事实表设计要点 7. mapreduce shuffle流程 8. maptask和reduce task 与哪些因素有关 9. 数据热点（数据倾斜）在哪些场景下出现，如何解决 10. spark是为

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

一面： 感觉一上来就是主管面，主业务面，考验业务能力和沟通能力 介绍下专业的课程，说说最喜欢哪一门，为什么 直接问实习经历 实习中的项目，扣细节（大部分时间都在问这个） 在同程做了什么业务 广告业务数仓负责哪些东西 广告投放的指标，如曝光、转化等等 广告有哪些类型 聊聊广告投放流程，投前、投中、投后 投中的过程每一轮具体的事情 对比hive和spark 为什么业界都用spark不用mr了 聊聊fl

我是学数学的2024应届，本科阶段有选过大数据的专业选修课，但是编程语言真的不太会，跟科班出身的计院同学没法比，今年数分岗又卷到爆炸，双选会问了几个公司都说数分岗爆满（快手中移信息技术中心），只好一并找找其他方向，上周笔试以为铁挂了就没怎么准备，结果昨天晚上22点发今天的一面邀，一个晚上加上午恶补大数据知识。面试官非常和蔼： 问项目： 大数据技术实验做了什么东西？是为了实现什么？（本科课程里的实验

1.自我介绍 2.实习经历，具体做什么，扣简历细节 3.两道SQL题，求各个渠道第一名，还有一个想不起来了 4.反问岗位日常工作，大数据架构及原因，对于SQL优化的要求，百度drios和Apache presto的区别 第二天，HR说leader很有意愿，让我马上过去offer已发 为什么就一面，我还准备三战滴滴

研究生学的机器学习，结果今年算法岗全军覆没，倒是开发岗被捞了。由于是三个多月之前的面试，有些问题记不清了，特此抱歉。 23.11.30 一面 自我介绍 JVM的组成，垃圾回收机制 MapReduce的流程，Spark与Hadoop的优劣 快速排序的原理，是否是稳定的（估计是前面答得不太熟，太久都忘了） BEV的原理和流程（简历项目） 笔试第一题的思路 手撕（只记得是一道滑动窗口的题，用两层for就

首先想说面试官真的好!很善解人意，听出到菜鸡的紧张不停地安慰我 总时长大概一个小时 1.自我介绍。 2.python的lambda函数举例实现。 3.说说python内置的数据解构。 4.ACID。 5.撕项目，大概20多分钟。 6.你知道的排序算法有哪些，HR选了一个排序，说一下基本的算法思想。 7.是否用过索引，介绍一下你所了解的索引 8.（因为简历）java的熟悉程度如何。 9.窄依赖和宽依