华勤技术数据开发笔试

1、自我介绍2、项目A深挖，主要考察业务理解如何定位问题所在？这个策略会有什么问题？从用户角度来说某个策略是好还是不好？3、项目B介绍，主要考察模型理解模型如何建立label如何确定/衡量建模特征选择依据这个模型如何实现预期目标（即模型如何做到对用户分类的）？这个模型可能存在什么问题？重新设计这个模型，如何做？为什么原模型的auc不好？如何对用户打标？4、AB实验考察AB实验原理追问为什么要抽样如何保证结果是置信的p值为0.06如何解读

一、微服务的概念1.什么是单体，分布式，集群1-1 单体业务量很小时，只需将所有代码放在一个项目中，经打包之后部署在一台服务器即可。1-2 分布式业务更复杂，业务量更多的情况下，把单体项目按功能拆分成多个小项目，部署在多台服务器上1-3 集群分布式项目中，当某个业务，比如Redis服务挂掉了，或服务器内存不支持Redis服务继续运行，就需要添加多台Redis服务器共同对外提供服务和做备用数据库，这就是集群。1-4 负载均衡充当调度者的角色，将请求均匀发送到服务器集群上，避免大量请求都发送到一台服务器造成压力过大2. 单体架构、垂直架构、SOA架构、微服务架构2-1 单体架构优点：只需维护一个项...

前段时间也面试了知乎的实时数据开发面试问题如下1 先自我介绍一下2 说一下你实时用到的技术，主要做了哪些实时的指标和表，时效性怎么样，对于实时任务失败，你们这边怎么拉起的，有没有数据不准问题3 你们实时是用到了哪个olap引擎，为啥要选择这个，有遇到什么问题吗4 你感觉实时和离线最大的区别是啥，为啥实时要有，而且对于技术要求能力很高5 你在干实时的时候有遇到什么问题吗，对于实时计算的话资源和内存怎么分配，延迟了改怎么处理6有啥要问我的感觉还挺难的，我这边还好做过，要不然感觉都答不出来

35分钟，感觉要凉上来5分钟自我介绍，然后15分钟手撕1.查询最近一年连续登陆超过7天的用户字段user_id login_date基本题了，秒了。10分钟问实习2.实习中业务项目从数仓建模到落实的每个环节行动（正常回答）3.你觉得数仓建设的标准是什么，怎么判断数仓做的好还是不好（应该是贴近业务、数据准确、灵活拓展）4.了解一些大数据引擎的原理和源码吗（开始懵逼，说了个spark）5.对spark的原理讲述（讲了一通）然后面试官说没问题了，让我反问（g）反问业务、加ai的浪潮、作息、可以提升的点（对大数据引擎更了解一些）