tl 5.27约面5.28一面5.29oc+offer邮件

上次面点评hr面排序挂，感谢信都没给🐭发，时隔十天简历被捞，这次我一定要赢

总结: 面试官大部分都是看简历问，所以简历上的东西一定要会，能答点，别给自己挖坑实习内容:1. 自我介绍2. 介绍一下实习内容。3. 接下来问实习，由于我简历写了ods-＞ads全链路，问ods层，我说我主要做中间层，ods层不是很清楚。4. 中间层有哪些维度，哪些指标5. 举个例子讲讲dws的一个指标是怎么做出来的。6. 讲讲你这个项目的总线矩阵中的业务过程和维度的关系简历技术栈:7. 讲讲sparkSQL的调优8. 看到我简历写了Doris，问Doris的分区和分桶，以及别的问题。对这部分不是很了解，挖坑了属于是。手撕SQLrow_number窗口完事基础上变种，group by + collect_list完事反问

面试官挺年轻的，感觉二十来岁，而且全程拷打我spark底层，我估摸着是刚入职八股没忘干净自我介绍自我介绍我一般说，我是谁，来自xx学校，然后熟悉xxx技术栈，在xx实习，职责是xxx。介绍实习(5min左右)开始八股数仓建模1. 讲讲维度建模2. 讲讲事实表和维度表，讲讲事实表几种类型3. 讲讲事务性事实表和周期快照事实表的区别，应用场景4. 为啥不用事务性而用周期快照5. 讲讲拉链表Spark5. 讲讲spark底层做了哪些优化(我讲了列裁剪+分区裁剪)6. 为啥行式存储不能列裁剪，非要列式存储7. 讲讲列式存储底层是怎么做裁剪的8. 为什么谓词下推不叫谓词上推，不是将where/on条件提到靠近数据源的地方吗9. 讲讲shuffle底层(我讲了hashshuffle和sortshuffle)10. sortshuffle一定会排序吗(bypass机制)11. 讲讲宽窄依赖12. 讲讲广播变量底层实现13. 如果变量不在driver端广播，而是在executor端怎么办14. 讲讲spark中的join底层实现15. 讲讲rdd，rdd的弹性是怎么理解的16. spark内存计算你是怎么理解的17. dateframe和rdd的区别，对操作的数据来说还有啥不同手撕SQLlast_value+case when解决秒了反问面试官一直问，直到我不会再换个，不过面试官没板着脸，在笑，所以对我来说压力还好，不是特别大。

20分钟速通，八股还是比较基础的。比一面简单多了。Spark1. 讲讲spark的数据倾斜(情况分类讨论6-7点)2. 讲讲spark的宽窄依赖(这个为啥每次都问..)实习3. 讲讲实习内容Hive4. 讲讲hive的内部表外部表Java5. 讲讲多线程创建方式6. 讲讲java的异常处理手撕SQL7. 连续登录秒了反问我就问了下评价，结果时间和部门业务。

tl 5.19官网投递简历5.20一面5.21二面面试官加微信，约面5.23二面，一小时内oc晚上更新面经

现在找实习大多有个比较恶心的点，就是实习之前要求你有实习。我个人觉得实习的作用无非几点1. 帮你简历过筛。如果你有对口实习对口项目经历，这无疑会提升你在简历筛选时候的竞争力。对于我来说，我有一段中厂实习经历，简历也投了几个大厂，基本都给了面试机会。2. 让你跟面试官有聊的点。如果你有实习，面试官大概率在你自我介绍之后，聊聊实习。你可以跟面试官聊聊实习的背景，难点，从实习聊到你想引导面试官询问的八股。3. 实习可以让你体验真实的生产环境。一方面你可以看公司的文档和项目，另一方面你可以学到处理一些问题的逻辑，这些是潜移默化的提升你的实力。我最近也一直在面试一些大厂。所以想聊聊面试的时候大概率会问些什么。1. 首先你SQL能力肯定要过关，我几乎场场面试的结束部分，都会刷一道SQL，体型就那么几种，多练练保持手感问题就不大。2. 八股得熟悉。我经常被问到的有数仓建模和spark的八股。其他的组件也要熟悉，不过我目前还没遇到过，如果以后遇到我会更新。spark最好深入进去，因为百度的面试官就深入拷打了spark底层的原理，面试官也给了比较好的评价。数仓建模的八股，比如维度建模，数仓分层好处，每层的作用概念这些肯定得知道。3. 项目得提前准备好。你得提前准备，知道项目的背景(我们为啥做这个项目，有什么价值吗)，项目的流程(比如ods到dwd到dws到ads层)，项目的一些重要指标，以及你在这个项目里面干了什么事。你最好准备上你的项目的难点/亮点，面试官可能会问。4. 最后到了反问环节。我一般会问面试官对这次面试的评价(我猜测，如果对你比较满意，会给你一个正面的评价，如果对你无感或者表现不是很满意，就说不能透露)，然后问一下后续还有几次面试，面试流程几天可以知道等等....目前就这些，我以后想到别的再回来更新。不过，还没找实习的兄弟，以及正在找实习的兄弟，一定要坚持。我觉得实习就是与面试官的一个双向选择的过程，与面试官对话的过程。我们可能和某些面试官很聊的来，性格相合，面试官自然对你有好感想要你。当然也会遇到和自己很合不得来的人，这种的话就无需理会，别放在心上就好。所以海投海面就很重要，我们说不定就遇到跟自己话很投机的面试官呢，对吧。所以，加油，坚持，兄弟们。

我在官网上投字节的部门都是比较tob的部门，不知道为啥大模型部门给我捞起来了(疑似kpi?)。面试官先自我介绍，然后说这次面试有三部分，自我介绍+手撕+反问。我嘞个sg，第一次见这种，给小小的老子瞎傻了。1. 一道sql，看题目不难，但写的时候感觉不对劲，没撕出来，换下一道。2. 一道sql，还是一样，没撕出来，继续下一道。3. 力扣hard，代码差一点完善，时间到了，给面试官讲了一下最后思路。字节还是给我致命一击，太难了

时间线，第一天晚投简历，第二天约面。约到了晚上七点。我是去教学楼面试的，我挑了个比较偏的教学楼的最高层，但发现每层的每个教室都有零零散散的两三个人，没办法了，只有二三十分钟就开始面了，就找个楼梯道开面。开摄像头的时候，面试官问我在哪(七点差不多天黑了)1. 自我介绍2. 介绍一下实习内容。3. 你们事实表都是什么类型。4. 怎么建设的中间层。5. 你们用的什么引擎，讲讲spark3的新特性。6. spark为什么比mr快。7. 事实表应该怎么设计。8. 刷两道sql(连续登录)。9. 反问。面试官看不见我，然后又不太能听清我声音，印象分减完了

晚上约面，第一天一面，第二天hr面，当时以为要速通美团了，结果是排序被干死了不过可能由于是日常的原因，问的还是蛮简单的。1. 讲讲实习2. 执行流程3. 宽窄依赖4. 哪些宽窄依赖的算子5. 为啥要分层有啥好处6. 数据的及时性怎么保证7. 讲讲怎么保证数据质量8. 刷一个sql，一个row_number完事，easy。9. 反问。询问面试官对这次面试的评价。面试官给出正面评价，说对于实习来说已经达到要求了。这边过了。次日上午约下午hr面。分层可以答四点.及时性可以从资源，以及是否发生数据倾斜/小文件合并等问题导致的及时性不高.以及根据数据血缘排查，是否是上游数据的不及时导致自己的任务产出也不及时。数据质量可以从5个角度来回答。

hr面完两天无消息，泡成巨人观了，再过一天就要回人才库了

如题，