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科拉奧數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)實(shí)習(xí)一面

自我介紹

數(shù)倉(cāng)項(xiàng)目遇到的難點(diǎn)

ods層數(shù)據(jù)采集流程

假如業(yè)務(wù)這邊有一張表,它的數(shù)據(jù)會(huì)發(fā)生變化,你會(huì)怎么做?(這里我不太理解面試官想要問(wèn)什么)

dwd層做的什么事(這里我答的是dwd層主要就是對(duì)接業(yè)務(wù)需求,根據(jù)業(yè)務(wù)需求建立對(duì)應(yīng)的事實(shí)表,然后面試官讓我說(shuō)下具體做了哪些事,說(shuō)是數(shù)據(jù)清洗方面的)

DAU了解嗎?(沒(méi)聽(tīng)過(guò))

數(shù)倉(cāng)分層的作用?

一道sql,給你一張用戶登陸表,求連續(xù)登錄用戶

反問(wèn)
公司主要業(yè)務(wù)
答的怎么樣
全部評(píng)論
dwd主要對(duì)ods的數(shù)據(jù)做清洗和轉(zhuǎn)換,建設(shè)數(shù)據(jù)域等。清洗的話比如填充空值字段(這個(gè)是根據(jù)業(yè)務(wù)的,有些可以填充,有些不可以),去重異常數(shù)據(jù)(比如sdk采集的重復(fù)數(shù)據(jù)用group by去重),還有對(duì)類型做轉(zhuǎn)換
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發(fā)布于 05-10 01:16 安徽
變化應(yīng)該是想問(wèn)你怎么處理緩慢變化維,dau日活躍用戶
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發(fā)布于 05-08 16:13 上海

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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(dòng):○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(wèn)題整體難度中等,不會(huì)過(guò)于簡(jiǎn)單,也具有一定的深度,面試官比較溫和,會(huì)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(cāng)理論,但算法題沒(méi)寫(xiě)出來(lái),且缺少對(duì)實(shí)習(xí)項(xiàng)目的深入思考,于是一面掛?!鹭?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(guò)程整體非常流暢,詢問(wèn)反饋時(shí)面試官的評(píng)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(wèn)題一環(huán)扣一環(huán),會(huì)抓住你回答過(guò)程中的漏洞一直進(jìn)行追問(wèn),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(wèn)題和算法都比較常規(guī),二面面試官額外問(wèn)了一些408相關(guān)基礎(chǔ)內(nèi)容,算法和SQL基本都能做出來(lái),但最后二面掛?!餓EG:3/24一面掛。側(cè)重平臺(tái)開(kāi)發(fā)而不是單純的數(shù)倉(cāng),結(jié)合該部門的業(yè)務(wù)會(huì)出一些場(chǎng)景題,整體難度偏高,考察知識(shí)的全面性和應(yīng)變能力?!餋DG:3/27一面掛。全程20min,面試官?zèng)]開(kāi)攝像頭,簡(jiǎn)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(kāi)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(dòng)#
投遞字節(jié)跳動(dòng)等公司8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(kāi)始,無(wú)手撕,多場(chǎng)景2. 自我介紹3. 一些能夠回憶起來(lái)的(或許有不正確的地方):(1)提問(wèn)R:你這個(gè)項(xiàng)目是課程作業(yè)還是什么?R:那你說(shuō)說(shuō)Hive和ClickHouseR:你談到了OLAP,那和OLTP有啥區(qū)別?R:沒(méi)了?ClickHouse適合那種場(chǎng)景?R:可以用作實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)嗎?R:課程中有數(shù)據(jù)庫(kù)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(guò)嗎?R:數(shù)據(jù)怎么導(dǎo)入到ClickHouse的?R:直接到ClickHouse?R:數(shù)倉(cāng)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(chǎng)景題:在你的表上新...
???61513826號(hào):A場(chǎng)景題:數(shù)量統(tǒng)計(jì)不說(shuō)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(kāi)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(duì)所有用戶計(jì)算AVG同上。 B場(chǎng)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(lái)是一個(gè)商品購(gòu)買信息表,記錄商品信息和購(gòu)買者信息,如果給購(gòu)買者信息加上性別,要求算出每個(gè)商品不同性別的購(gòu)買人數(shù)。百分之八十女性用戶,所以如果單純對(duì)表進(jìn)行分組聚合,會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)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(wèn)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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