飞未云科一面

来实时更新面经了。一面完当晚联系的第二天二面。流程大概40分钟，纯聊天无手撕。有关维度建模和关系建模的东西，在叙述的时候有点问题，被面试官指出来了。总之是害得练。1. 自我介绍2. 你这个数仓项目是什么性质的（自爆是尚硅谷练手）3. 研究生主要做的是什么东西（讲了讲课题相关内容，面试官还有些追问）4. 说说数据库执行sql的底层流程5. 处于什么目的做的这个项目（指数仓项目）6. 了解什么数据组件，都是干什么的7. 你对数仓分层的一些理解8. 你提到了事实表，那事实表都有哪些种类9. 实体建模和维度建模的区别（这里回答的不好，有些问题被面试官指出来了）10. 做这个项目中，遇到什么难点11. 你提到了数据倾斜，你了解哪些数据倾斜12. 我看你主要找数据类的工作，那你都了解哪些数据相关的工作呢13. 本科怎么选择跨校考研的14. 问了问简历上的竞赛情况15. 我看你参加过一个开源的活动，讲一下16. 说说mapreduce和spark的区别17. 又问了问课题组的方向18. 开放性问题：现在技术迭代很快，你如何保证自己的技术更新呢19. 你提到使用大模型辅助学习，有什么实际案例吗20. 反问最后问面试官有没有什么建议，面试官说要多投多面，希望还能有后续吧。

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针对简历的项目提问，介绍一下mapreduce的过程，spark的优势，数据倾斜的解决方案，数仓分层的好处，介绍一下flink,如何实现精准一次sql题：现在有一张表存的是这两个字段，student_id, score 数据格式如下，lihua01,['math':98 english':87, chinese':99].写一个hivesql实现查询每个学科排名第三名的同学sql题：hivesql实现查询今日订单量是过去7日订单量均值的2倍的商家id

努力找实习中，整理一些大数据相关面试题和大家分享，共同学习进步，有建议或批评欢迎留言！大数据相关问题每日五问：（一）25.4.7（1）：SQL，Hadoop，Spark，数仓理论，场景应用（二）25.4.8（2）：SQL、Hadoop、ES、Hive、Spark（三）25.4.9（3）：ES、SQL、数仓理论、Hadoop（四）25.4.10（4）：SQL、数仓理论、Spark（五）25.4.11（5）：数仓理论、ES、SQL、Hadoop（六）25.4.12（6）：Hadoop、SQL、数仓理论（七）25.4.13（7）：数仓理论、SQL、Hadoop、ES（八）25.4.17（8）：Had...