《快手数据研发》专题

一面 1、Jdk 1.7 和1.8HashMap的区别 2、红黑树和普通二叉树的区别 3、多线程的提问 4、垃圾回收机制 5、堆排序排序算法 关键路径 6、redis的原理和使用 7、算法最长回文子串 8、没有听懂哈哈哈 不知道会不会有二面，但是这个过程学到了一些东西

女面试官：人超级nice hadoop搭建过程中有哪些注意点 hive怎么进行优化 jar包冲突了怎么解决？ hive和sql有什么区别 后面基本就八股了 八股背的太不熟了 jvm是什么 == 和 equle有什么区别 面试官全程引导，会说自己的想法人超级棒（我觉得我挂啦，现在就回去背八股呜呜呜） #度小满#

1.自我介绍 2.实习项目深挖（数仓） 3.主要负责哪一部分？ 4.在数仓建设中做了什么？ 5.如何去建立数仓表并规范化？（这是我上面提到的） 6.在建设数仓表的过程中数据有丢失怎么处理？ 7.每天拉取数据的时间点，拉取数据任务中会注意什么？（任务是否有延迟，造成延迟的原因，是否有数据异常） 8.会有数据异常报警吗？怎么看数据是否异常？（根据数据量是否正常，数据会存在部分丢失，但是如果是在一定的范

自我介绍 深挖实习  了解哪些数据库？我选了mysql 然后问了我一道简单的sql问题  why杭州银行 还投了哪些企业？银行？ 反问：需要做柜台吗？不需要 感觉这个岗位还是偏数据库一点 我的经历只有数分其实有点不对口，也没有什么数据库知识 面试官人特别好，一直鼓励我别紧张，也和我说数分其实不接地气，更偏业务一点。我表示我真的很想走技术😭 虽然感觉没戏但还是特别感谢面试官😭体验感蛮好的

#软件开发2023笔面经# 感觉自己表现还挺好的，问了面试官也说挺好，注意下细节，结果第二天就收到了感谢信，呜呜 一面 3.9 45min 1.自我介绍 2.threadlocal底层实现 3.aop ioc原理应用及相关注解 4.arraylist和linkedkist 5.mysql索引 6.mysql并发相关问题 7.mysql事务 8.mysql刷盘原理 9.redis持久化 10.red

1、自我介绍（说完之后面试官沉默十秒） 2、介绍项目（介绍完项目之后，面试官沉默了半分钟），针对项目问了几个问题（每个问题之间各有十秒到几十秒不等的沉默） 3、简单介绍下hadoop和spark（答完之后面试官沉默了十几秒） 4、熟悉哪些主流数据库（答了mysql和SQL server）（答完之后面试官沉默了十几秒） 5、mysql有哪些引擎（答完之后面试官沉默了十几秒） 6、innodb的索引基

一面 实习深挖 对于高耗时任务的代码优化思路 如何发现不必要的扫表 sparksql和hivesql有什么区别 sparksql和hive on spark性能有差异吗，差异在哪 hdfs架构 datanode心跳机制 datanode挂了之后会怎么样，容错机制是怎么样 机架感知 有限内存下的一亿数据怎么排序 了解哪些shell命令 有a，b两个文件，存的都是id，写shell找出a中有但b中没有

怎么给转岗到这个玩意了…基本没接触过大数据 1h 自我介绍 问实习 聊mapreduce（因为项目里面有） 数据仓库分层（不会） 聊聊优点（感觉是面试官意识到我不会大数据开始混时间了） sql优化 sql题：找出每个技能 中年纪最大的人 表结构： user id ；user name；age；skill（xx-yy-zz） 开始用substr，面试官提示用split 奈何我不会，于是就允许我sub

#数据产品# 刚刚面完一面，加起来一共17min（感觉寄了），面试官还是是声音好听的小姐姐，趁着能回忆，写个面经攒攒人品。 我本来要投的主要是数据分析岗，被挂了投了数据产品。 1. 自我介绍 2. 项目深挖，你这个项目怎么继续优化，有没有继续投入使用blabla的 3. 反问 组内业务 需要的技能点 面试复盘 （说我整体挺好的，但是技能不match，这个技能Python，sql可能更适合数据分析组

快手电商面试好难啊，面试官是个特别好的小哥，不过问的问题还是暴露了我能力不足啊感觉凉了啊。 首先是他自我介绍，快手电商用户买家提升部门的，然后介绍了面试环节。首先是自我介绍；接着是简历问题，要求我介绍下在Kaggle上的项目经历；接下来是问题环节，首先问我ABtest流程，幸好我之前恶补了说完之后他的评价是还行，如果有具体场景应该能更清楚，但是接下来就是一个我完全没记住的问题了，计算最小样本量需要

一面 1.SQL table_a dt, city_id, device_id, gmv tips:每个device一天可能有多条记录 (1)求每个城市每天gmv最高的5个device_id (2)求连续三天每个城市每天gmv都在前5的device_id 2.统计题 （1）自变量存在多重共线性，如何通过变量筛选来解决？ （2）线性回归的五个基本假设 3.机器学习 （1）DBScan 与 Kmean

面试岗位：前端工程师，base北京 面试时间：08.16，52分钟 面试题目： 1、自我介绍 2、你的研究方向是XXX，你这边为什么投前端 3、页面上有一个元素，你有几种让它隐藏的方式，不用框架 4、以上隐藏方式分别有什么优缺点 5、怎么把一个元素移动到浏览器的最上面，有几种方式？ 6、TS有用过吗 7、var、let、const的区别 8、给了一个var、let、const的题，说输出结果 9、

#快手信息集散地##快手##数据分析##秋招# 全程大概50mins 1、自我介绍 2、实习内容 主要关注哪些核心指标 异动分析怎么排查，怎么归因 有没有给业务侧做过有用的决策/数据支持 实习中最大的收获 公司和竞品公司的一个对比，优势是什么 3、手撕代码 指定日期的产品价格（详细可去**找，貌似有原题） 没撕出来呜呜呜呜呜，大概率寄了😭😭😭 4、对以后的发展规划，包括城市/行业 对数分岗位

一面：女性面试官（业务）#第一份面经# 居然没有自我介绍！！！ 开始是她把自己的部门说了一遍以及对实习生的要求， 1、两道SQL T1求留存率，(id,date) T2求学生总成绩前10名——窗口函数 2、两道业务 T1分析用户视频发布数量下降的原因 T2如果你是视频发布者，你会因为什么原因减少视频发布？

👥面试题目 如何来筛选活跃度前十的用户 思路解析 考察的知识点： - 活跃用户定义：理解活跃用户的定义及其在数据分析中的重要性。 - 指标选取：掌握选择合适的指标来衡量用户活跃度。 - 数据处理：了解如何处理数据以提取有用信息。 - 排名算法：掌握实现用户活跃度排名的算法。 性别留存率分析的具体应用场景 思路解析 考察的知识点： - 用户行为分析：理解性别留存率分析在用户行为分析中的应用。 -