《大数据开发实习》专题

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

- 美团：到店事业群--平台技术部（暑期实习一面） - 上来面试官说看你简历挺匹配的，I'm like whaaaaat - 自我介绍 - 为什么去读研了 - 你们团队多少人 - 你们数仓怎么分层 - 你主要负责哪几层 - ODS 数据从哪来，怎么接入数仓 - ODS 表是什么事实表类型？更新方式？ - ODS 到 DWD 做了哪些处理？ - DWD 有哪些表，事实表如何设计的？ - 你提到了数据

一面前还有笔试 两道算法题挺简单 本来以为进去要转c++的 在自我介绍阶段就没怎么聊java 都在说自己不怎么会c++ 结果最后反问才知道原来是分布式数据库 java是作为计算层的主要实现语言 怪不得这面试官这么了解java 1. jvm调优 有啥常见参数 2. 常见设计模式 3. docker如何打包镜像 4. mmap系统调用 然后基本上都在问项目 面试官对电商业务好像还挺了解 聊了大概35分

简单介绍一下项目 项目里一些点随便聊了一下 没问几个问题 算法 实现一个HashMap 问了面试官是要拉链法还是可以用最简单的开放寻址 回答都可以 然后我就整了个开放寻址 随便写了个测试样例没出啥问题就过了 总时长30min

时间：120min 选择题：Hadoop+Spark+Linux+408 编程题： 小红的不动点：直接用HashMap就行 每个部门薪资排名前两名员工：rank开窗 小红删数字：这题应该是后端笔试的第二题，逆序dp，只过了96%

面试时间：50min 自我介绍 实习内容 工作部门是数据中台，数据中台是什么？和数据仓库有什么区别？ 项目用什么采集数据？原理？还了解过其他采集工具吗？ 对数仓分层的理解？ 你们是按什么标准分主题的？用的什么数仓模型？ MR的工作流程？ Spark原理？和MR的区别？ RDD依赖关系？ Job、stage、task划分？ Hive介绍，原理？Hsql转换到MR的过程？ Hive的文件存储格式？ 知

感觉自己和快手的相性不是很好，每次都和面试官不和，感觉应该是无缘快手 1.自我介绍，大数据组件是自学的吗 2.工作内容，定位，成果介绍 3.前期调研也是你做的吗，怎么调研出的指标体系，耗时多久 4.复购率是几日复购率，为什么选择这个天数不选择15天，你这个调研不够深刻，调研他的打法和业务目标不才是第一步要做的事吗 5.有多少个维度和指标，为什么用grouping sets不用cube，介绍coun