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1.講一下實習(xí)做的東西，學(xué)到的東西2.數(shù)據(jù)集市涉及到的維度和事實表有哪些3.講一下數(shù)據(jù)對于整個公司，業(yè)務(wù)的意義作用4.數(shù)倉分層的理解5.分?jǐn)?shù)據(jù)集市建設(shè)的數(shù)倉架構(gòu)優(yōu)缺點(diǎn)6.了解的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)組件7.Spark Ui怎么看，關(guān)注哪一些點(diǎn)去判斷數(shù)據(jù)傾斜8.Sql語法中哪些關(guān)鍵詞最容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜9.說一下shuffle，以MR為例shuffle中涉及到哪些算法，不同算法涉及到哪些場景10.之前實習(xí)開發(fā)的表會有加監(jiān)控嗎11.作為數(shù)據(jù)同學(xué)，應(yīng)該注意數(shù)據(jù)質(zhì)量的哪些方面，以及如何保障數(shù)據(jù)質(zhì)量12.聊家常，聊最近在學(xué)啥，聊aiSql 連續(xù)登錄

1.介紹一下一到兩段實習(xí)經(jīng)歷，自己做了什么，遇到了什么問題，對自己比較有挑戰(zhàn)的點(diǎn)。2.項目深入拷打3.假設(shè)兩個表主key是非數(shù)值數(shù)據(jù)，而且是萬億join萬億，這個怎么處理？4.大表join小表？5.要是mapjoin時，key值是json怎么解決6.Hive表里的分桶，分桶有哪幾種形式，分桶與分區(qū)的區(qū)別？什么時候要去做分桶？7.spark調(diào)優(yōu)思路8.了解的大數(shù)據(jù)前沿？一道dp+一道hard

1.聊了一下學(xué)校里的課程2.說一下業(yè)務(wù)流程是什么樣的3.聊一下實習(xí)最復(fù)雜的需求4.聊一下前司的數(shù)倉開發(fā)規(guī)范5.聊一下了解哪些大數(shù)據(jù)技術(shù)6.之前經(jīng)歷中Spark sql如何定位并解決數(shù)據(jù)傾斜問題7.Spark如何劃分stage8.給一個數(shù)據(jù)需求，開發(fā)思路是怎么樣的1道簡單sql題

1.數(shù)據(jù)集市層建設(shè)思路，建模方法2.以pv，uv兩個指標(biāo)為例講公共層建模思路3.講講自己在集市應(yīng)用層設(shè)計的一些新表4.業(yè)務(wù)歸因邏輯是啥5.應(yīng)用層的模型和公共層模型的區(qū)別在哪6.原司主題域劃分7.集市用到了哪些主題域數(shù)據(jù)8.數(shù)據(jù)高可用，高質(zhì)量是怎么保證的9.說一下自己平時spark調(diào)優(yōu)邏輯是什么樣的10.知道數(shù)據(jù)傾斜根本原因，怎么從源頭去解決11.像groupbyKey數(shù)據(jù)傾斜了怎么去解決1道sql題

1.自我介紹2.講一下最能代表自己能力的一個項目3.里面涉及到了幾個模型，其中最難設(shè)計的模型，難點(diǎn)4.指標(biāo)體系怎么搭建5.事實表分為哪幾種類型6.怎么保障數(shù)據(jù)質(zhì)量7.開發(fā)任務(wù)從哪幾方面去做數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗8.如何判定指標(biāo)是不是在合理范圍內(nèi)，指標(biāo)波動如何校驗三道sql

1.原司數(shù)倉分層結(jié)構(gòu)2.怎么平衡數(shù)倉復(fù)用性與定制化需求3.原司的公共層由哪個團(tuán)隊維護(hù)？集市是怎么劃分的？4.對比一下MR引擎和Spark引擎的優(yōu)劣5.口徑?jīng)_突問題怎么解決6.過程中關(guān)于維度設(shè)計的考量是什么？7.寬表建設(shè)與嚴(yán)格按照維度建模對比8.異動歸因方法論1道sql題

1.項目拷打2.怎么更新維表3.數(shù)據(jù)平臺底層怎么保證血緣依賴執(zhí)行4.數(shù)倉分層，為什么要做分層5.Mapreduce和spark區(qū)別6.最常用的編程語言，有用python嗎7.Hashmap和Hashtable區(qū)別8.多線程編程最大的痛點(diǎn)9.怎么保證線程安全10.StringBuilder和Stringbuffer區(qū)別11.思考題反問：主要工作寫pyspark，基本不用sql

1.為什么從原司離職？2.簡單介紹一下自己的實習(xí)經(jīng)歷3.集市對應(yīng)的數(shù)倉架構(gòu)4.純數(shù)據(jù)團(tuán)隊和架構(gòu)團(tuán)隊對應(yīng)分工關(guān)系5.數(shù)倉分層6.數(shù)倉建模方式7.怎么區(qū)分哪些數(shù)據(jù)指標(biāo)適合做到維度當(dāng)中8.數(shù)倉集市開發(fā)過程9.Spark sql提交執(zhí)行流程10.Spark調(diào)優(yōu)例子11.Spark處理小文件方法12.Java創(chuàng)建線程有哪些方法13.集合有了解嗎？List和set有什么區(qū)別14.評價一下自己性格

1.聊了下簡歷2.聊了下學(xué)校課程3.問了下年齡，家鄉(xiāng)情況4.聊一下實習(xí)經(jīng)歷，講一下具體的業(yè)務(wù)case5.業(yè)務(wù)意義6.數(shù)據(jù)流處理全鏈路7.聊業(yè)務(wù)口徑邏輯8.Hive2CH意義9.數(shù)倉分層，每層的作用10.Spark引擎計算原理11.Udf，udtf，udaf

1.說下之前實習(xí)經(jīng)歷，以及都使用了什么樣的技術(shù)棧2.說下MR和spark的區(qū)別，為什么spark會更快，說下兩者shuffle的區(qū)別3.ReduceByKey和GroupByKey區(qū)別4.Mysql怎么處理大數(shù)據(jù)量下的性能問題，了解過分庫，分表嗎5.說下了解哪些mysql的索引6.如果枚舉值不多的情況下，數(shù)據(jù)量有幾百萬的數(shù)據(jù)，這種情況下用哪種索引合適一些7.如果是兩個枚舉值的話呢？比如說性別，了解過bitmap嗎8.說一下物化視圖和視圖9.說一下星型模型和雪花模型10.什么情況用星型模型，什么時候適合用雪花模型11.事實表記錄著什么樣的數(shù)據(jù)12.累計快照事實表，周期快照事實表13.說一下緩慢變化維14.說一下拉鏈表的整個數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)是什么樣兩道linux命令 兩道sql

本科計算機(jī)，想走后端但是沒有實習(xí)經(jīng)歷，有一段數(shù)分實習(xí)且現(xiàn)在在開水商分實習(xí)。但商分崗位除了開水薪資都很……數(shù)分又擔(dān)心商分經(jīng)歷沒幫助。后端目前熟悉javase基礎(chǔ)，是學(xué)的比較透的樣子，但框架什么的目前還沒學(xué)，想問25秋招該怎么去選擇（只討論大廠的話）