6.30一面 面试官很nice 1专业相关 为什么要跨专业考研 具体的专业在实际中的应用 2 问了个简单的sql 写错了 面试官一步步提醒终于写出来了 3 口述用栈 实现计算器功能 7.1 二面 1 简单sql 2 数仓理论 3 数据倾斜处理 滴滴面试官都是很有耐心 一步步提示你 解决问题 就算面不过体验也很不错。 7.11收到offer了
阿里 数据研发 8月底 一面 9月中 二面 30-40min,面试内容都差不多 大数据:hadoop了解多少?讲讲mapreduce,其中有几次排序?hive?hive调优? 数据仓库:星型,雪花,星座模型;数据分层 -- ODS,DWD,ADS,作用(我回答承上启下) 手撕SQL:窗口函数,查找连续三天的记录 等等数据仓库和大数据的问题 开放性问题:服装厂秋季生产什么样子的衣服? 实习经历,内容
1.自我介绍(2分钟) 2.你为什么选择杭州?或者说你的选城市的意向 3.在杭州你还投了哪些岗位? 4.笔试(时间)能参加吗?注意邮箱 技术: 1.你投的后端岗,做过什么Java项目吗? 2.介绍一下多态? 3.equals 和 == 的区别. 4.创建equal为什么要重写hashcode? 5.线程哪些创建方法? 6.堆和栈的区别? 7.TCP四次握手
(发面经!攒人品!) 腾讯会议,三个面试官轮流问问题,时长约15分钟。(前面取消了下虚拟背景) 首先自我介绍 简单介绍一下实习的经历,还有项目中你自己觉得不错的部分。 你完成这些任务单位领导对你的评价是怎样的。 最近有收到offer吗,还有准备什么公司吗。【28号有个笔试】 问什么时候接触前端的 问前端的技能有在学校的项目中用过吗 说一下对Vue的理解 Vue2的响应式原理 Vue3知道吗?(自己
1h10 min 面试官是个大佬,全程面试偏场景题 八股:数仓建模,分层,每层作用,数据倾斜(group by,join)很细,小文件 场景题: 快手在某一时刻某主播开播时流量巨大,然后同一时间段还有多个主播开播 有一些些主播可能粉丝少,但因为在搞活动,把在线列表和主播表join时会发生数据倾斜,这怎么解决 雪花模型用过吗?(用过)讲一个使用雪花模型的场景(多值维度?)面试官说不对。然后只能说没用
阿里云: 1.EXCEPTION和Error的区别,可以抛出自制的Error嘛,会被捕获嘛(都实现自Throwable) 2.HashMap可以保存null key或者value嘛, 3.ConcurrentHashMap可以存null嘛,为什么不可以 原因:设计者的设计问题,以及二义性 4.Spring中事务的隔离传播方式默认为? 5.两个事务中,一个事务A调用事务B,此时B回滚了,A会不会回
1. 匿名面试,首先是自我介绍。 2. 项目问题 * Redis 的模式 * 有了Redis 为什么还要有 MySQL 3. C++知识 * 两个C++小例子,问输出(如图) * 虚函数的底层原理 * 哪些函数不能被用作虚函数 * 构造函数可以用作虚函数吗 * 什么情况下会有野指针的情况发生 * define 和 inline 的区别 * map和unordered_map的区别 * map中如何
边缘计算的概念介绍一下 查找两个链表是否有公共节点过程 C语言中堆 栈的区别 局部变量占用内存较大 ,可以在栈中分配吗 堆空间管理如果操作不当会出现什么问题 memcpy介绍一下,几个参数 memcpy_s介绍一下 C++中避免内存泄漏的方式 sizeof一个指针大小时是多少 两个int类型 相加,如何设计两个数相加后的数据类型 结构体int,char类型的如何布局 union联合体int,cha
1. 自我介绍 2. python八股: 元祖和列表的区别 python区分大小写吗 装饰器 闭包 3. 常用Linux命令,使用的Linux系统,怎么查看文件内容,vim,传输文件用什么协议,scp和cp有啥区别 4. 计网:三次握手,tcp和udp区别 5. 一些闲聊,感觉自己啥也问不出来给面试官不知道问啥了 6. 用过的排序算法,讲讲堆排序 7. 反问,国庆前结束 自己太菜咧,脑子一短路,啥
30min 问简历 快速排序 场景题:十亿个数怎么排序,十亿个double需要多少内存(算成GB,1亿个数怎么排序 研究生方向和项目 反问:今年招的人多不多。-不多,今年看到的简历是过去五年最好的(我人麻了 主要工作内容。-数仓搭建,开发相关,数据分析相关
🤔面试感受还不错,两位面试官很和蔼,但是自己表现得一般,全程围绕项目问问题,没问太多八股。 1、自我介绍 2、问了科研方向,扯了三四分钟 3、问项目功能、技术栈 4、索引不命中的情况(不会,扯了索引失效) 5、项目里用到的索引 6、redis可以存储不同结构的数据吗 其他的都是一些项目里的场景,还延伸了场景问我应该怎么实现 基本上除了项目怎么实现都没太答出来,要么就是说错,唯一的安慰就是多少都能
一面 常见数据结构 维度建模 事实表建模 工作中维度建模是怎么处理 三种事实表的区别 mapreduce原理 hdfs读写流程 增大资源是否会有限制 是否遇到过数据倾斜 二面 数据倾斜 数据治理怎么做的 职业规划 爱好 三面 主题域 数仓建模 bucket join
一面 1.自我介绍? 2.为什么从数分做数开? 3.你觉得数分和数开有什么区别? 4.spark和hadoop哪段实习接触的? 5.讲一下mr和hive原理? 6.hdfs中,一个block大小和通常配置个数? 7.用spark还是用hive?spark比hive好在哪里? 8.spark既然是基于内存的,那么内存不够怎么办? 9.数据倾斜? 10.uid粒度和did粒度用在AB不同的场景是指什么
排队十分钟面试五分钟 自我介绍 数据倾斜 数仓分层 有没有在看其他金融银行 选择银行的原因 “看来你掌握的不错,今天的面试到此结束吧,注意查收笔试”
9.4 一面 1. 介绍实习经历 2. 数据同步 3. 指标分层 4. flink:状态,历史数据回溯、一致性保障、barrier下发、开始做ck的时间点、反压、下游怎么知道上游反压了、解决 5. hbase问题:架构、数据读写、底层文件存储、region划分、regionserver划分(这是啥) 6. jvm内存管理,多线程 7. spark问题:宽窄依赖,算子,shuffle,调优 8. 数