【数开实习面经】美团-履约（日常）

面试时间：2025.03

面试部门：核心本地商业-基础研发平台

timeline：

3.7一面

3.12二面

3.15 oc

一面（30min）

1. 自我介绍，问到岗时间
2. 离线数仓的项目简单介绍，是否用到数仓分层？
3. 项目中数仓分层的具体规划，每一层都存储了哪些内容？
4. 为什么要进行数仓分层？
5. 星型模型和雪花模型的对比
6. 了解Spark SQL调优吗？（不太了解，详细说了hive调优的内容）
7. 是否了解一些新兴的技术？（回答数据湖，Hudi/Paimon/Iceberg，然后对比了数据湖和数据仓库的应用场景）
8. SQL手撕：给一张Customer表和Product表，查询出购买所有商品的顾客
9. 反问：业务主要做些什么

二面（30min）

1. 自我介绍
2. 项目中的数仓分层（横向+纵向）
3. MapReduce和Spark的区别
4. 了解哪些建模方法？有什么区别？
5. 星型模型和雪花模型的对比？应用场景的不同？
6. hive和spark的数据倾斜问题
7. 是否熟悉Java，python？后端框架呢？
8. 是否了解过新兴的ai技术？大模型？
9. 实习中遇到的难点