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面经：思摩尔结构工程师一面一面技术面，面试官比较年轻，共23min1、面试官上来要求先说说你对思摩尔的了解2、自我介绍3、针对第一个项目的提问：项目背景？你承担的工作？你在项目中遇到的问题？你最大的收获？这些项目中设计的产品有在企业中应用过吗？没有应用的原因你觉得是什么？4、针对第二个项目的提问：在项目中成员有分歧怎么办？有人不配合怎么办？5、除了学校学习和项目科研的内容，你最近有学习过什么新技术吗？6、反问环节（最长的一次）面试官详细介绍了工作内容后续流程，还有总部的一轮面试思摩尔国际2025校招补招启动啦！【关于我们】思摩尔国际（HK6969）成立于2009年，是提供雾化科技解决方案的全球...

要优化Webpack构建的应用程序性能，可以采取以下措施：https://www.nowcoder.com/issue/tutorial?zhuanlanId=Mg58Em&uuid=9d41438f19104dca802ef21b5942c139使用生产模式（Production Mode）：将Webpack的模式设置为production，这将启用优化选项，例如代码压缩和剔除未使用的代码。优化Webpack配置：检查并优化Webpack配置，包括使用合适的entry和output配置、配置正确的mode、使用最小化的devtool选项等。代码分割：使用Webpack的代码分割功能将代码分割成更小的块，以便在需要时按需加载，而不是一次性加载整个应用程序。压缩代码：使用Webpack的插件（如UglifyJsPlugin）来压缩和混淆JavaScript代码，以减小文件大小并提高加载速度。优化加载时间：使用Webpack的splitChunks选项来拆分和合并公共模块，以避免重复加载，同时使用Webpack的preload和prefetch功能来预加载和推迟加载资源。懒加载：使用Webpack的动态导入（Dynamic Import）或类似的懒加载方式，以延迟加载不必要的代码，只在需要时再加载。缓存：使用Webpack的文件哈希（File Hash）来生成唯一的文件名，以便在文件内容发生变化时进行缓存失效。减少依赖：精简项目的依赖，只引入必要的模块和库，避免加载不必要的资源和代码。并行构建：使用Webpack的多线程（Thread-loader）、并行运行（parallel-webpack）等工具，以加快构建速度。优化图片：使用Webpack的图片压缩插件（如image-webpack-loader）来优化图片文件大小，以减小资源加载和传输的时间。通过以上措施，可以显著提高Webpack构建的应用程序性能，减少加载时间和资源消耗。

3.21 一面自我介绍有一个新的业务，你会怎么做？（数仓建模方式）数仓分层有什么好处介绍一下Spark的join方式（broadcast join， shuffle hash join，sort-merge join）shuffle hash join 和 sort-merge join Spark常用的join是哪个？介绍一下MapReduce的执行过程Hive SQL优化星型模型、雪花模型的区别及应用场景介绍项目，项目分层是如何实现的项目的ods层数据是如何得到的，dws层是如何设计的sql : 1、求在线店铺的月累积销售金额 2、求相邻在线店铺的月累积销售金额的差额sum() over ...

联想数据开发工程师面经（2025届校招/实习） 📌 背景：985本硕，计算机相关专业，有大数据项目经历，面试岗位为数据开发工程师（Base北京/上海）。  📝 面试流程 & 问题回顾1. 笔试（线上编程+SQL）- 题型：    - 算法题（LeetCode中等难度，考察数组、字符串、动态规划）    - SQL题（多表关联、窗口函数、复杂查询优化）    - 大数据基础（Hadoop/Spark原理简答）  2. 技术一面（1小时）- 数据结构与算法  - 手撕代码：合并K个有序链表（优先队列实现）    - 时间复杂度分析，如何优化？  - 大数据生态  - Spark和Hadoop的区别？Spark为什么更快？    - 数据倾斜的解决方案？  - SQL实战    - 写一个**连续登录用户统计**的SQL（使用窗口函数）  - 项目深挖  - 介绍一个大数据项目，你在其中负责什么？    - 如果数据量增加10倍，如何优化你的方案？  3. 技术二面（45分钟）- 系统设计  - 设计一个实时数据仓库，如何保证低延迟和高可用？    - Kafka和Flink在实时计算中的作用？  - 数据库   - MySQL索引原理，B+树 vs Hash索引    - Hive内部表和外部表的区别？  - 场景题  - 如果某天发现报表数据异常，如何排查？  4. HR面（30分钟）- 职业规划、为什么选择联想？  - 对加班/出差的看法？  - 期望薪资？  💡 面试建议1. **重点复习**：SQL（窗口函数、优化）、Spark/Hadoop原理、常见大数据场景题。  2. **项目复盘**：确保能清晰讲解技术选型、难点和优化思路。  3. **算法刷题**：LeetCode热题100+剑指Offer，尤其是**链表、树、DP**。  4. **反问环节**：可以问团队业务、技术栈、新人培养计划等。  🌟 联想数据团队体验- 技术氛围浓厚，大牛导师带教，内部有完善的大数据平台。  - 业务覆盖智能供应链、用户行为分析、风控建模等，实战性强！  📢 投递Tips：联想对代码能力+大数据基础要求较高，建议尽早投递！  📅 【投递链接】春招：https://talent.lenovo.com.cn/position?projectType=1暑期实习：https://talent.lenovo.com.cn/position?projectType=2【内推码】2025XZLMCX【内推入口】在“联想校招官网”投递校招职位，创建简历时“从哪儿获知招聘信息”选择“联想员工推荐”并且输入推荐人ITcode：2025XZLMCX投递的同学评论区留下【姓名缩写+岗位】，方便及时跟进加入联想，与创新者同行，用科技改变世界！（欢迎留言交流，祝大家offer多多！🎯）  内推码  26届  数据人的面试交流地