03-27 18:38 美团_数据开发(实习员工)

发布于重庆

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美团数开暑期oc

一面
项目拷打
spark数据倾斜
hive udf udaf udtf区别
flink水位线机制
java常用集合
java线程池创建线程
手撕sql不难
手撕最小前k个数（问能不能Arrays.sort，面试官说可以，他真的，我哭死😭）

一小时后直接二面
维度建模相关
spark的stage划分
对未来的思考
手撕sql

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调皮的山羊在写bug

滴滴_数据开发(实习员工)

大佬一面问了多久呀

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发布于 04-08 23:27 北京

怎么找到第一份实习

中国地质大学（武汉）大数据开发工程师

佬想问问背景，最近也接到了这个部门的二面，不知道会不会拷打项目

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发布于 04-01 23:07 湖北

问题少女的治疗方案1

大连海事大学测试开发

佬请问能看下您的简历参考下吗？想学习但感觉无从下手

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发布于 05-15 12:53 辽宁

Stan_蹒跚者

字节跳动_国际化商业广告与技术_数据引擎开发工程师(实习员工)

请问佬是哪个部门呀～

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发布于 04-27 10:26 北京

lisaqisa

中山大学大数据开发工程师

唉真羡慕你，二面面试官一直跟我说他们想做实时有实际工作经验的就把我给拒了，当时我已经想放弃wxg和字节来美团了😭

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发布于 04-05 20:24 广东

假老练Jalolin

四川大学 Java

哈哈哈我一面算法也是这个，面试官先明确给我说可以调库

然后两行代码搞定

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发布于 03-28 12:49 四川

数开小菜鸡_0offer版

Soul_数据研发部_数据开发(实习员工)

佬，udf，udaf的区别需要解释源码函数吗

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发布于 03-28 08:36 安徽

小🐟拖地

四川邮电职业技术学院 Java

接offer🙏🏻

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发布于 03-27 19:57 重庆

我在东北玩鲅鱼

大连海洋大学全栈开发

佬二面后多久OC？base成都？

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发布于 03-27 19:43 江苏

十七十八

门头沟学院大数据开发工程师

哪个部门呀

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发布于 03-27 19:04 北京

04-27 17:13

武汉理工大学大数据开发工程师

4.27字节暑期数开一面

字节面试官人很好，受到了鼓舞，受到了指点，感谢。还有很大不足，继续努力问题总览1.你的这个项目是自己找的数据做的吗？2.你的工作流和涉及到的技术栈是哪些？3.是基于原始明细数据直接做的吗？4.结构化数据一般是怎么清洗完成的？5.DWD层通常做哪些清洗？6.DWS层的模型通常是怎么设计的？7.了解维度建模、关系建模吗？8.正常一个数据仓库的工作流和技术栈有哪些？9.Sqoop主要用在哪个环节？做什么的？10.Hadoop和Spark各自优劣势是什么？11.Spark任务一般怎么优化？12.ClickHouse有哪些索引类型？13.ClickHouse中排序键、分片键怎么设置？14.你刷了500道...

查看16道真题和解析字节求职进展汇总数据人的面试交流地

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05-20 11:07

马鞍山学院大数据开发工程师

字节数据开发面经

结果：准备的不太好一面挂岗位类型：日常实习1.我看你spark用的比较多，我问你spark的问题吧，sparksql怎么转为底层的执行？2.解释一下RDD，包括RDD特性等。3.数据倾斜你是怎么解决的呢？4.spark shuffle的优化。5.spark 相关源码有了解吗？6.SQL题，行转列json的拆分(可能是用get_json_object?)（写不出来————）+ lateral view 7.还有个开窗题，dense_rank() 和 sum()的开窗。8.Dense_rank,row_number,rank的区别。9.为什么要设计DWD层，直接DWS层从ODS中读取可以吗？10.拉链表优点缺点。

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04-25 22:24

武汉理工大学大数据开发工程师

4.25腾讯云智数开一面

1. 基本情况方向：数据工程，时间：40分钟结束、16:00开始，无手撕，多场景2. 自我介绍3. 一些能够回忆起来的（或许有不正确的地方）：（1）提问R：你这个项目是课程作业还是什么？R：那你说说Hive和ClickHouseR：你谈到了OLAP，那和OLTP有啥区别？R：没了？ClickHouse适合那种场景？R：可以用作实时数仓吗？R：课程中有数据库相关的吗？只有数据结构与算法？R：MySQL系统学习过吗？R：数据怎么导入到ClickHouse的？R：直接到ClickHouse？R：数仓分层？四层讲讲。R：那为什么要分层呢？DWS已经差不多了为什么还需要ADS呢？R：场景题：在你的表上新...

牛客861513826号：A场景题：数量统计不说了；退货平均时间：先沟通清楚，月平均退货时间算不算上不退货的用户，不算的话，就只计算退货用户；一个用户的退货时间减去到货时间拿到这件商品的退货时间，然后计算每个退货用户的退货时间，AVG开窗partition by月份，计算出每个月的平均退货时间。如果要算上不退货的用户，也就是让这个用户的退货时间是0，然后对所有用户计算AVG同上。 B场景题：结合下面他提示你再想想数据倾斜，其实这道题是想靠你数据倾斜怎么解决；本来是一个商品购买信息表，记录商品信息和购买者信息，如果给购买者信息加上性别，要求算出每个商品不同性别的购买人数。百分之八十女性用户，所以如果单纯对表进行分组聚合，会产生数据倾斜问题，由分组聚合产生。五种办法可以解决，两种hive参数，三种SQL，往SQL方向聊，以防他追问参数底层，参数这种东西最难聊了，别给自己挖坑

查看29道真题和解析数据人的面试交流地牛客解忧铺

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