【数开秋招面经】阿里-智能信息

面试部门：忘了....好像是做财务的timeline：09.18投递，09.23一面，面完秒挂一面（30min）自我介绍实习期间最有价值的项目有没有遇到数据倾斜问题，什么场景，解决思路是什么Flink反压产生的原因，解决思路有哪些Spark中groupByKey，reduceByKey，aggregationByKey的区别是什么，如何选择

1.目前所在地在哪?现在有课程安排?2.面试官介绍面试的流程。3.自我介绍。4.sq1题(口述回答):要取年至今所有用户的首次及未次下单时间。5.如果在此基础上，还要求出首次及未次下单时间对应的订单 id、商品id等，应该如何处理?6.了解row_number吗?7.介绍一下实习公司的业务/产品?8.讲一下你做过的任何一个优化案例?9.有其它关于计算资源、存储的具体优化案例吗?10.介绍-下spark问题定位的流程?11.介绍一下项目涉及的核心指标?12.项目中部分指标是怎么做的(计算逻辑)?13.有没有考虑过为啥要做这些指标?14.有接触过实时项目吗?15.为什么要数仓分层?16.维度建模有哪些模型?17.有了解过大模型吗?有做过算法题吗?18.sq1题:求出所有成绩均大于80分的学生姓名?19.讲解一下代码的思路?你写的代码可以如何优化20.知道distinct和group by的区别吗?21.什么时候能到岗?22.反问环节。

timeline：10.15一面，两周后催了一下，遂挂一面（50min）实习经历介绍+提问（15min）（实习业务场景下）从业务的视角来看，如果要实现GMV增收10%的目的，你会从哪些角度考虑1道sql题，简单的join+聚合谈谈对spark的理解spark如何定位并解决数据倾斜问题谈谈对数仓的理解，为什么要进行数仓建设是否拿到其他公司的offer反问环节：业务介绍+技术栈介绍

不是哥们，25分钟，面完直接业务复试，真的面完就看了一下，面经都没来的急写