timeline3.18投递3.26一面4.08二面4.16 hr面4.17 oc4.18 offer一面  30min1.自我介绍2.实习3.数仓分层4.rdd5.spark调优6.MR流程7.聊天没有手撕以为是kpi面但是一面过了 约了二面二面 60min1.谈谈对数据仓库的理解2.说说看的阿里巴巴大数据之路这本书的理解3.数据结构这本书的理解 为学习计算机的人提供什么帮助4.mr流程 并行度5.未来方向 6.学校跟实习的区别 实习学到的东西反问同样无手撕  面试官人很好 提了很多很好的建议以及观点

分享面经（wxg 某团队----客户端开发）一面 （1个小时05分钟）30分钟的实习cpp的一些问题，比如如何利用windowsapi设计窗口，z型扫描，如何定位等问题（30分钟）1个小时后约复试二面（1个小时）20分钟实习之后看了看我的github，给面试官跑了一下之前自己开源的代码和博客。30分钟。10分钟 反转链表（好多次都写反转链表了哈哈）1个小时后约第二次复试三面30分钟实习（1小时50分钟）场景题 弹窗的设计以及大数据的处理。（跟之前的很像，我发现这些企业都爱考整体的架构设计，）要包括数据库和中间件的设计以及处理。（因为我实习和开源的东西用到过）1个小时20分钟智力题我是真没准备，...

1.讲一下实习做的东西，学到的东西2.数据集市涉及到的维度和事实表有哪些3.讲一下数据对于整个公司，业务的意义作用4.数仓分层的理解5.分数据集市建设的数仓架构优缺点6.了解的大数据基础组件7.Spark Ui怎么看，关注哪一些点去判断数据倾斜8.Sql语法中哪些关键词最容易导致数据倾斜9.说一下shuffle，以MR为例shuffle中涉及到哪些算法，不同算法涉及到哪些场景10.之前实习开发的表会有加监控吗11.作为数据同学，应该注意数据质量的哪些方面，以及如何保障数据质量12.聊家常，聊最近在学啥，聊aiSql 连续登录

时长40分钟左右，总体问的东西不难（感觉是简历上没东西可问的）。今天面两场有点晕，这个面经只能是记得多少写多少了。1. 自我介绍2. 你的项目是学习的时候做的吗3. 你提到数据仓库分层，分别讲讲每层的作用4. 你提到DWS层存储一些指标，这个层可以删掉吗5. 讲讲HDFS（说了组件构成和读写流程）6. secondary nn起到什么作用（这里是我讲hdfs的时候，脑子抽抽忘说了，面试官点了一下）7. 讲一下mapreduce的流程8. 你提到shuffle过程中的排序，那在mr的shuffle中都有哪些排序9. 数据倾斜在什么情况下发生，如何解决10. java面向对象特性11. hive中的分区和分桶有什么区别12. hive的内部表和外部表的区别13. 说说udf udaf udtf14. 研究生阶段印象比较深的课程15. 撕两道sql（第一个考察left join、right join、inner join），第二个窗口函数16. 面试官顺势问了row_number() rank() dense_rank()的区别17. 反问中间问java，面试官应该是看出来我没怎么学java的八股内容，就没怎么追问java内容了。写sql的时候，因为不能编译运行，脑子想了半天，感觉写的有点慢了，还是得多练。