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快手 數(shù)據(jù)研發(fā) 日常

發(fā)面經(jīng)攢人品~
最近面試接二連三的來
腦袋好暈 ??
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碩士嗎
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發(fā)布于 04-27 13:16 湖北
姐,你是春招還是實(shí)習(xí)
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發(fā)布于 04-25 20:28 湖南
這個(gè)是在哪里投的啊
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發(fā)布于 04-24 22:36 北京

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回顧一下這兩個(gè)多月的血淚面試歷程??。本期講字節(jié)和騰訊的暑期面試經(jīng)歷。??字節(jié)跳動:○廣告業(yè)務(wù):2/10一面掛。是我收到的第一個(gè)暑期面試,面試問題整體難度中等,不會過于簡單,也具有一定的深度,面試官比較溫和,會適當(dāng)引導(dǎo)。○抖音/直播/電商/剪映:3/19一面掛。考察內(nèi)容比較常規(guī),基本是實(shí)習(xí)項(xiàng)目、組件八股和數(shù)倉理論,但算法題沒寫出來,且缺少對實(shí)習(xí)項(xiàng)目的深入思考,于是一面掛。○財(cái)經(jīng)業(yè)務(wù):4/3一面+二面,4/7三面,4/8 offer。??騰訊:○S3:2/18一面,2/18二面掛。一面的過程整體非常流暢,詢問反饋時(shí)面試官的評價(jià)很好,于是速通當(dāng)天晚上二面。然而,二面面試官與一面面試官的反饋完全相反,認(rèn)為我不適合做這一行,甚至建議我更換職業(yè)方向。那天是我第一次陷入深深的自我懷疑?!餞EG:2/25一面掛。高壓力+強(qiáng)技術(shù)面,面試官很年輕且思維敏捷,問題一環(huán)扣一環(huán),會抓住你回答過程中的漏洞一直進(jìn)行追問,側(cè)重技術(shù)和算法能力?!餚CG:3/10一面,3/12二面掛。一面二面整體都比較流暢,問題和算法都比較常規(guī),二面面試官額外問了一些408相關(guān)基礎(chǔ)內(nèi)容,算法和SQL基本都能做出來,但最后二面掛?!餓EG:3/24一面掛。側(cè)重平臺開發(fā)而不是單純的數(shù)倉,結(jié)合該部門的業(yè)務(wù)會出一些場景題,整體難度偏高,考察知識的全面性和應(yīng)變能力。○CDG:3/27一面掛。全程20min,面試官沒開攝像頭,簡單聊了兩句,面試官認(rèn)為我不適合這個(gè)崗位,于是給了一道算法題ac后就結(jié)束。#軟件開發(fā)# #實(shí)習(xí)進(jìn)度記錄# #暑期實(shí)習(xí) # #互聯(lián)網(wǎng)大廠實(shí)習(xí)# #面經(jīng)# #校招# #騰訊# #字節(jié)實(shí)習(xí)# #字節(jié)跳動#
投遞字節(jié)跳動等公司10個(gè)崗位 實(shí)習(xí)進(jìn)度記錄
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1. 基本情況方向:數(shù)據(jù)工程,時(shí)間:40分鐘結(jié)束、16:00開始,無手撕,多場景2. 自我介紹3. 一些能夠回憶起來的(或許有不正確的地方):(1)提問R:你這個(gè)項(xiàng)目是課程作業(yè)還是什么?R:那你說說Hive和ClickHouseR:你談到了OLAP,那和OLTP有啥區(qū)別?R:沒了?ClickHouse適合那種場景?R:可以用作實(shí)時(shí)數(shù)倉嗎?R:課程中有數(shù)據(jù)庫相關(guān)的嗎?只有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法?R:MySQL系統(tǒng)學(xué)習(xí)過嗎?R:數(shù)據(jù)怎么導(dǎo)入到ClickHouse的?R:直接到ClickHouse?R:數(shù)倉分層?四層講講。R:那為什么要分層呢?DWS已經(jīng)差不多了為什么還需要ADS呢?R:場景題:在你的表上新...
牛客861513826號:A場景題:數(shù)量統(tǒng)計(jì)不說了;退貨平均時(shí)間:先溝通清楚,月平均退貨時(shí)間算不算上不退貨的用戶,不算的話,就只計(jì)算退貨用戶;一個(gè)用戶的退貨時(shí)間減去到貨時(shí)間拿到這件商品的退貨時(shí)間,然后計(jì)算每個(gè)退貨用戶的退貨時(shí)間,AVG開窗partition by月份,計(jì)算出每個(gè)月的平均退貨時(shí)間。如果要算上不退貨的用戶,也就是讓這個(gè)用戶的退貨時(shí)間是0,然后對所有用戶計(jì)算AVG同上。 B場景題:結(jié)合下面他提示你再想想數(shù)據(jù)傾斜,其實(shí)這道題是想靠你數(shù)據(jù)傾斜怎么解決;本來是一個(gè)商品購買信息表,記錄商品信息和購買者信息,如果給購買者信息加上性別,要求算出每個(gè)商品不同性別的購買人數(shù)。百分之八十女性用戶,所以如果單純對表進(jìn)行分組聚合,會產(chǎn)生數(shù)據(jù)傾斜問題,由分組聚合產(chǎn)生。五種辦法可以解決,兩種hive參數(shù),三種SQL,往SQL方向聊,以防他追問參數(shù)底層,參數(shù)這種東西最難聊了,別給自己挖坑
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