美团大数据开发实习面经（不算难

面试时间：2025.09面试部门：用增timeline：09.23一面，次日挂一面（1h）面试官介绍业务自我介绍+实习经历介绍如何评判数据质量的好坏数仓建模理论介绍说一下你认为的数仓建模理论中最重要的三个点数仓分层是怎么做的sql场景题：用户信息（视频信息）/视频信息（kafka）/用户浏览/点赞日志（log）设计数仓分层，有哪几层，每一层有哪些表 b. 计算指标：各城市用户浏览/点赞情况 c. 如果大量user_id=0，是否会有数据倾斜，如何判断并定位数据倾斜，如何解决数据倾斜 d. sql实现加盐方式（扩容+打散）本来还要做一道算法，时间不够了，就问了下mr shuffle的排序方式，然...

1.mapreduce执行流程2.hdfs如何保证数据一致性3.flink和kafka如何保证数据的一致性4.flink的checkpoint里的barrier对齐和非对齐分别如何实现exactly-once；非对齐实现需要怎么做？5.kafka如何保证数据一致性6.spark和mr的shuffle有哪些区别7.spark的内存参数一般怎么调整；一般集群的spark内存参数会在什么样的一个级别？8.数仓分层，每一层有什么作用？具体的全链路流程是什么样的？9.维表应该如何进行设计？10.用户画像如何搭建？11.然后是一些数据结构的考察。12.然后是两道sparksql题，不难。其中一个是考察数据构造，需要对sparksql有较深的使用了解。

面试时间：2025.03面试部门：生活服务timeline：3.12一面，后续已拒一面（45min）自我介绍离线数仓项目介绍（业务细节+建模过程）实习经历中如何整合异构数据源（说了数据采集工具、采集过程以及ELT思路）事实表的分类及其应用场景（事务型，周期快照型，累计快照型）简要说明数据倾斜问题如何解决（hive+spark）sql手撕：最大连续登录天数算法手撕：数组倒序排序（选一种排序方法即可，我选的快排）

1.阿里灵犀，测试开发，base广州，n×16，加补 贴总包高点，title大点2.迅雷，服务器开发，base深圳，（n+3）×15， 第二年差不多， 深圳生活成本大于广州有没有知道的朋友可以帮忙分析下， 帮忙选一选