京东26秋招零售数仓一面

想找大数据开发的，但是收到了大数据工程师-日常实习，工作内容是图像视频音频的处理吧，这样去了对秋招和后面春招有多大帮助呀。没有一开始找算法方向的是我觉得自己够不着，现在拿到这个实习人懵了原标题：一个中大厂的日常实习对往后的秋招甚至春招有多少帮助

项目拷打 1.请详细说明你当前所在公司日常进行数据统计时，主要采用哪些方式?这些方式分别适用于什么场景?例如针对实时数据统计、离线批量数据统计等不同需求，会选择不同的工具或方法吗?2.结合你参与过的具体项目，谈谈你是如何分析项目的业务数据结构的?请说明该数据结构包含哪些核心字段、表与表之间的关联关系，以及你是如何基于业务逻辑梳理清楚这些结构的?3.请问你有相关的数据处理或分析类实习经历吗?另外，你是否接触过非底层(如偏向业务应用层、基于现有平台进行数据处理而非搭建底层架构)的项目?如果有，请简要介绍项目背景和你的职责。4.Spark了解吗?5.从代码到输出结果，Spark引擎做了什么sql题目：表1:用户信息表(含id:用户唯一标识date:用户行为日期，is_new:是否为新用户标识，1表示新用户，0表示老用户)表2:红包领取记录表(含id:用户唯一标识，date:领取日期，time:领取时间，money:题目1:请编写SQL语句，计算"未领取红包的用户在未领取次日、未领取后7日的留存情况"(注:需先明确“未领取红包用户"的定义，即在指定时间范围内有行为记录(表1有数据)但表2无对应领取记录的用户，再计算该类用户在未领取红包日期的次日、第7日是否仍有行为记录(表1有数据)的留存率)。题目2:请编写SQL语句，完成以下两个指标的计算:(1)每日DAU(日活跃用户数):指每日有行为记录(表1中当日有数据)的独立用户数;(2)最近1个月内，3天连续登录的用户占比:即最近 30天内，至少有一次连续3天每日均有行为记录(表1中有对应日期数据)的用户数，占该月内总活跃用户数(表1中该月有至少一天数据的用户数)的比例。反问

timeline：10.15一面，两周后催了一下，遂挂一面（50min）实习经历介绍+提问（15min）（实习业务场景下）从业务的视角来看，如果要实现GMV增收10%的目的，你会从哪些角度考虑1道sql题，简单的join+聚合谈谈对spark的理解spark如何定位并解决数据倾斜问题谈谈对数仓的理解，为什么要进行数仓建设是否拿到其他公司的offer反问环节：业务介绍+技术栈介绍

秋招的温度，大家都感受到了吧？去年卡29，今年卡双九，对毕业生要求提前实习，这届秋招，真是凉得格外真实。🍃