数据BP一面

整体流程:30min 项目 +  两道sql
离线数仓 + 指标计算
1、聊聊离线数仓
2、介绍数仓主题、数仓分层?
3、DWD和ADS层的区别?
4、数仓表数量、数据量多大?数据量级的困难,计算参数
5、快速完成ODS表的清洗和过滤?
6、实现最复杂的UDF?继承Hive UDF类?其他的UDF类?GenericUDTF 和 UDF区别?
7、计算引擎选择?为什么计算量大却选择Hive计算引擎?
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8、海外简单聊聊?(接下来你该如何去展开?
9、这个项目你做的最复杂的、最有价值的?对比Flink、SparkStreaming
10、为什么使用SparkStreaming?
11、下游怎么使用数据?
12、数据及时产出??指的是离线的还是实时的?
13、先聊离线,怎么保证及时产出?
14、期待公司可以给到你什么呢?组件的剖析 和 业务支持
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35min的聊天,开始上题SQL
1、统计阅读最多的五类文章(按照文章id先聚合,将uid、时间粒度抹去,再去join)
为啥使用开窗函数?为啥不用order by?
2、某一天的24小时分段统计高低峰,然后连续高峰、就将其合在一起
00-03  high  04-06 低峰
1、需要对时间串截取
2、开窗取上、取下 -> 辅助类,相同标1、不同标0,不同才会跳变一次,辅助类相同就是同一个字段
写了15min,开始针对此进行:数据倾斜、窗口函数使用

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面试官人很好,很开心的过去,就是我能力不够





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04-27 15:11
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华东师范大学 算法工程师
暑期实习从2月开始投,面了两个月,流程该挂的都挂完了,腾讯字节一共号称是1.7w个hc,不知道都发给谁了,估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿,没进面。携程:3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面(hr面)4.14 英语测评4.23 offer(已拒)腾讯:2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面(挂)3.11 teg一面3.21 teg二面(取消)3.31 teg一面4.10 teg二面(挂)4.21 wxg一面4.24 wxg二面(挂)字节:1.28 aml约面(取消)3.17 火山一面(挂)4.8 aml一面(挂)4.20 抖音data一面(挂)阿里:3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面(取消)4.15 淘天hr面4.16 淘天offer(已接)4.21 高德一面(取消)4.22 淘宝闪购一面(取消)面试最大的感触是,现在撞上ai转型,一堆老业务急着转向,新业务非常不成熟,研究型的组bar非常高根本进不去,业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活,面试却又要问算法,另外agent的落地也远没有那么广,绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag,其余少部分真的在搭agent的,基本不能在线上服务用什么很智能的模型,现阶段成本太高,进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底,除了业务场景的应用和数据经验以外,技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好,之前判断失误了完全没投,秋招不知道还进不进得去。
嵌入式的小白:不错啊,淘天也是挺好的,恭喜
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