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大數(shù)據(jù)面試經(jīng)驗

#面試經(jīng)驗談#
1 在介紹數(shù)倉模型時大概分下面介紹
數(shù)倉分層有哪些層,每一層的作用和構(gòu)建原理,有哪些數(shù)據(jù)域和主題,對于域和主題是怎么劃分的,數(shù)倉命名規(guī)范怎么定的,ads層主要是怎么設(shè)計的,數(shù)據(jù)怎么對外運用,數(shù)倉不能跨層依賴,dwd必須要有ods的所有字段,不能聚合操作,dws一般都是輕度聚合,比如用戶和訂單的聚合,ads通常不能直接來源dwd,只能從dim和dws來,dim層快照和非快照的區(qū)分
2 實時任務(wù)如何做到不延遲
我認(rèn)為該這樣答,首先確保source端消費能及時消費,要評估一下數(shù)據(jù)的QPS,然后中間計算階段并行度要夠,在規(guī)定時間需要計算完成,最后sink階段需要及時落表,還有就是任務(wù)失敗要從checkpoint拉起任務(wù),并且消費kafka的偏移量要從最新的地方拉起,防止重復(fù)消費導(dǎo)致延遲,
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#數(shù)據(jù)人的面試交流地##實習(xí)進(jìn)度記錄##數(shù)據(jù)人的面試交流地#作業(yè)幫時間是隨機(jī)的,今天下午測的。作業(yè)幫是10道選擇題加2到算法題:選擇題:考了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)排序二叉樹,linux命令:awk '$NF' test 這里的test是一個有多行數(shù)據(jù)的文件,這命令是輸出該文件末行的內(nèi)容。還考了mapreduce優(yōu)化數(shù)據(jù)傾斜的辦法這里我好像選錯了有兩個選項一個是把count(distinct ) 替換為sum()group by 還有是將小文件先保存到內(nèi)存中這兩個好像是對的都可以優(yōu)化數(shù)據(jù)傾斜此問題。還考了Flink的一些特性不過我還沒學(xué)過flink,還考了kafka的高性能和低性能的一些問題,這我也是一臉懵。還考了六個盤的漢洛塔要移動幾次才通過。然后是算法題,第一個是簡單的二分查找,不過我只通過了94%,后面看估計是我對左右指針移動還是有點問題。第二個是leetcode32題,最長有效括號,可惜了我兩個月前還寫過但是還是沒寫對,只通過了63%。也不知道能不能過。閱文(寄了,以為是8.30考沒想到是8.30結(jié)束結(jié)果只寫了20分鐘):這好像是前面是單選題,中間是不定項,后面是問答題單選題:考了hive內(nèi)置函數(shù),考了hive與spark的對比,hadoop節(jié)點默認(rèn)備份是多少~(還考了斗破蒼穹的主角是誰雖然我沒看過印像中好像叫蕭炎)不定項:有mysql中delete,drop和truncate這三者的區(qū)別特點(我對truncate完全沒印象),還考了flink的一些知識。問答題:第一個是mapredce工作流程這個還好,第二個是如何解決spark數(shù)據(jù)傾斜的方法。這里時間不夠了我一點沒寫,也沒多少印象。這里我現(xiàn)在寫一下加深點印象1.可以增加隨機(jī)前綴或后綴:來打散數(shù)據(jù)分布,在后繼計算中去除前后綴從而負(fù)載均衡2.廣播小表,如果是原因是小表與大表join可以將小表廣播到每個節(jié)點,避免產(chǎn)生數(shù)據(jù)傾斜。3.salting方法:為傾斜數(shù)據(jù)填加鹽值,打散傾斜數(shù)據(jù)4.分區(qū)策略調(diào)整:通過自定義分區(qū)器或者合理選擇內(nèi)置分區(qū)器來均勻分布數(shù)據(jù)5.增大并行度:針對只有少量數(shù)據(jù)造成的傾斜任務(wù),增加并行度可以更快地處理這些小任務(wù)6.數(shù)據(jù)預(yù)處理:合并一些小文件,fliter操作等第三四個就是寫sql語句,第三個挺簡單的就是第四題來不及看了。ok就是這些了,預(yù)祝大家都能找到自己想要的工作實現(xiàn),我還是繼續(xù)去沉淀去了,這一個月也不知道自己在忙些啥好像就是一直在刷算法題和sql題,八股都沒怎么看,對組件的掌握還是太淺了。#實習(xí)##數(shù)據(jù)開發(fā)工程師實習(xí)##暑期實習(xí)加油##牛客AI配圖神器#
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