数据仓库

2026字节跳动校园招聘已开启，Data中台直招！涵盖岗位：数据类、算法类、HR、前后端、运营等投递链接：https://job.toutiao.com/s/g75agX4D4Gg字少事多，不要犹豫，期待优秀的你！

大概面了50分钟，面试官人很好，全程无压力。1. 自我介绍2. 讲一下你做过的项目3. 你刚才说的是数仓的分层概念，介绍下每一层都有什么表，存储什么指标，之类的（记不太清了，总之是深挖项目）4. mapreduce的工作原理5. mapreduce的缺点6. spark为什么比mr好7. 了解实时处理比如flink吗8. 讲讲你的研究生课题9. 数据倾斜以及怎么处理10. 写一道sql吧（口述，挺简单的，窗口函数）11. 了解数分的东西吗12. 了解ab test吗13. 了解概率论吗14. 除了高斯分布以外的数据分布，了解吗15. 了解什么机器学习算法16. 了解什么分析指标，说课题中的指标或者项目中的指标都可以17. 学习过程中有什么印象深刻的课程18. 讲讲join操作（说了spark的join）19. 有搭建数仓的经历吗？是如何搭建的（从数据获取，到数据存储，到分层搭建，到数仓调度运维）20. 反问大概是这些内容。面试官问了些数分的东西，但是确实不懂了。找实习以来的第一次面试，感觉准备还是不充分，数仓的东西问的不难，但是说的有些语无伦次了，还得练。

岗位职责 1、参与快手大数据体系的设计与建设，通过数据仓库、元数据、数据管理等体系，管理和建设几千P的数据；2、参与各类业务数据专题体系（用增、消费、直播、内容生产/社交、电商、商业化、本地生活、游戏、海外、大模型业务等）的建设，通过对数据的建设和应用理解，支持各类的业务管理决策和业务运营；3、参与快手业务数据产品建设和应用，包括洞察分析、归因分析、ABTest、数据资产应用等数据能力，结合自己的商业sense，发掘数据的业务价值；4、有很好的团队氛围，你会获得数据领域的各类大牛的指导，徜徉在世界领先的大数据处理和应用技术的海洋中。岗位要求1、27届，本科及以上学历，计算机、数学、统计、数据科学、大数据技术等相关专业；2、有较强的动手能力和学习能力，熟悉一门数据处理语言，如SQL、Java、Python等；3、有较强的逻辑思维、解决问题的能力，有较强的沟通和团队协作能力；4、了解 Hadoop 生态系统、大型数据仓库架构、模型设计、ETL等，掌握Hive、Spark，额外掌握Flink、kafka、redis、clickhouse等的同学优先。薪资福利400/天，团队氛围好，学习机会多简历投递：liudaqian@kuaishou.com

双非鼠鼠太难了， 投了差不多两个月了就一两个面试还寄了，还是回家摆摊卖手打柠檬茶吧具体时间线忘了，三面后两周没消息后挂了。## 一面1.   自我介绍2.   实习经历和项目介绍 遇到最大的难点等3.   sql优化细说4.   如果给你个全新的需求，你完全不了解，你会怎么做？5.   如果你是数据团队负责人，你会怎么让实习生快速上手项目6.   数仓模型分层介绍（数仓理论）7.   浏览器打开网页涉及哪些流程8.   你知道B站吧，B站主页有个搜索框、请问你怎么设计？9.   sql题  最大连续登录天数   再细问开窗函数如果换sum 开窗范围是否有变化（考察开窗范围）## 二面自我介绍项目和实习经历介绍和深挖八股Hadoop主要主件有哪些Hdfs读写流程Spark和hadoop的区别Spark rdd算子有哪些union all会shuffue吗？宽窄依赖划分Scala 科里化参数能是函数吗？Flink了解吗介绍一下时间语义有哪些有哪些窗口水位线的理解任务卡住了如何解决Sql任务优化数据倾斜如何做空值如何处理热key如何处理数仓理论分层的好处给你一个新需求你怎么开发为什么选做大数据开发sql最后做一题最大同时在线人数感觉面试官思维比较发散一下子问下八股一下子问下实习经历，但聊的赶紧挺愉快的## 三面经典环节 自我介绍、实习、项目和科研中遇到的难点挖挖实习过程，具体怎么做的数据比对是怎么个流程sql优化有哪些方法flink是否有用过sql  两张表  一张访客表  一张订单表     求每个门店的top3商品率商品    商品率=商品购买数/商品访客数主要就是开窗和group by后面还补了个热key数据倾斜问题还有商品率是否会大于1面试官最后补了句感谢您的参与，我其实知道大概率凉了总结还是太菜了

26届双非硕，滴滴实习满3个月转正答辩，美团是日常实习不转正，我个人感觉美团title会比滴滴好，主攻秋招选美团还是赌一赌转正选滴滴

大家好啊啊啊啊，目前大三上，学了hadoop,hive,spark，做了一个离线数仓的项目，之后又去学了kafka、flink，现在打算做一个实时的数仓，我这个方向是对的吗？如果打算年后找实习的话，有没有好的建议呢？

请问学习大数据有哪些就业方向啊？末流211本科软件工程自学了hadoop和hive，现在不知道往哪个方向学习了，求大佬指教

#大数据#  #数据仓库#  #数据研发#  #数据开发#  #秋招#

背景双非本211硕研一，投的大数据开发日常实习，投了已经两周了，就一个面试，还挂了😭😭，其他很多厂都是不合适，或者一直在流程中，找内推的人问一下结果说人已经找到了，已经入职了😭。是我简历的问题吗，有大佬能提一提意见吗，非常感谢。如果找不到大数据实习鼠鼠我可能考虑转java了😭26届的兄弟们你们咋样了

数据仓库实习面经      

0.数开/数仓怎么规划自己？首先我们要先入门(找到一份数据开发类的工作)其次我们要判断当前在公司是否能接触数仓或者一些定制数据开发，接触可以好好打磨几个项目/几个需求，接触不到就考虑跟着辉哥带练项目学习再然后我们应该朝着两个方向发展第一：对当前项目/需求涉及的数据源>所有表关系 掌握牢固，并深度理解业务的产生到结束各个流程中产生的数据和表，这就是我们常说的懂业务(技术侧完全够了，不需要掌握业务为什么这么做)，再其次就是利用自己的数仓能力/开发能力进行高效的交付，保证你非常懂表，离不开你(这是过程，建议多去熟悉每个接触的业务)，然后要熟悉目前的数仓架构，或者跟着辉哥学数仓，这个1-3年左右可以发展成一名合格的大头兵第二：对技术架构非常熟悉，怎么去熟悉呢？1. 掌握离线/实时 侧常见的技术的最佳实践(iceberg paimon doris flink spark等)，还要掌握数仓中各种疑难杂症，比如数仓规范建设、数仓分层、数仓域划分、质量监控、排期经验、与报表同学对接经验等等，这个最终可以发展成数据开发侧的架构师数仓/数开的职业发展前景怎么样1. 数据开发这一类岗位 每个人的发展都可能不太一样【一直做一线大头兵、做集团数据负责人、技术组件负责人、转型算法\数分\研发、回老家做生意、被淘汰坚持不下去等等】数仓未来的发展趋势（岗位数量...）/当前这个岗位类型的业务瓶颈是什么2. 有成长空间，数据技术会变得越来越易用和低成本，企业用大数据的也会越来越多，岗位也会多，这个过程中我们要多接触新的技术架构和解决方案 比如辉哥近期可能要探索paimon了，iceberg玩几个月 感觉比较熟悉了但是也要看个人的能力和机遇，熟悉数仓和开发是基础、与上下游打好交道做好交付是进阶、能够支撑数据团队进行数据交付做数据架构师、解决关键问题是数据技术岗的顶尖管理者、突破不了自己的就只能原地踏步或者退步

三分之一 提问：辉哥你好，我现在大三，学了Hadoop，目前在学spark和hive，现在还需要学数据结构和算法吗，如果要那什么时候学呢1. 数据结构要学的，算法可以看看排序这一块，如果不准备冲击大厂，数据开发可以不准备算法;2. 建议学java后就可以学数据结构了，这块没有固定时间点。

分享一下我的日常实习求职之路：目标岗位大数据开发从10月23日开始投出第一份简历，截止到前天拿到人生中第一个offer。下面是我面过得一些公司：1.携程:只有一面，问了一些基础sql ，开窗函数，一些项目相关的内容。面试官是个小姐姐，很温柔 整体体验较好。也是约到了hr面，但是因为工资有点低，就拒掉了offer2.快看漫画：两面。一面问了一些大数据的八股和sql，还有项目相关的问题。二面问了一道算法和一道思维题。算法是一道很基础的dp，但是因为我还没复习到dp 就拿回溯法写了。整体面试体验不错，面试官人很好，而且提前十分钟在面试间等我。最终因为薪资拒掉了offer。3.京东:offer。京东只...

急招！欢迎私聊我 组内直接内推🚩公司：字节跳动🌆城市base地：北上杭均可

很多同学之前私信过语兴简历修改问题，这期我找几个特定典型问题说说 （1）不清楚校招实习简历该如何写 （2）为什么投了半天也没反馈 （3） 为什么面试官基本不问我简历的内容    具体怎么写可以去阿b找语兴即可    1.筛选简历角度 首先我们要清楚面试官基本也都是对标阿里p7及以上，很多项目写了后，面试官能大体知道你做了啥，其次筛选简历时候，从每日几百份简历中筛选也会浪费大量时间，基本看一份简历只用5到8秒扫一下找到最有亮点的简历筛出来去沟通下一步，所以好的简历一定要清晰脉络，讲清楚做的什么事。    2.简历排版 简历排版问题，会导致面试官找不到重点，并且无法把自己优点展示出来，一上来就暴露...

2026字节跳动校园招聘已开启，Data中台直招！涵盖岗位：数据类、算法类、HR、前后端、运营等投递链接：https://job.toutiao.com/s/g75agX4D4Gg字少事多，不要犹豫，投递越早，坑位越多，期待优秀的你！

有今天面试小红书的吗？大家进度怎样，二面后有推进吗？比如感谢信，或者约hr面？