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一、JD分析
根据业务方提供的需求，完成数仓建模开发【考察业务理解和SQL能力】
深入理解需求，建立核心指标，完成数据质量监控【考察业务理解和数据质量保障能力】
二、高频面试题总结
1. 如何进行数据质量监控
从四个原则来回答：【每个原则再结合实际来举例，吊打面试官，不懂的评论区讨论一下】
- 准确性
- 完整性
- 一致性
- 及时性
2. 讲一下项目中是如何分层的
先简单介绍五层架构：ods、dwd、dwm、dws、ads
然后介绍为什么这样分层，每一层干了什么
3. MapReduce的过程
map阶段：首先通过InputFormat把输入目录下的文件进行逻辑切片，默认大小等于block大小，并且每一个切片由一个maptask来处理，同时将切片中的数据解析成<key,value>的键值对，k表示偏移量，v表示一行内容；紧接着调用Mapper类中的map方法。将每一行内容进行处理，解析为<k,v>的键值对，在wordCount案例中，k表示单词，v表示数字1 ；shuffle阶段：map端shuffle和reduce端shuffle，详细内容见 最新大数据开发面试笔记V4.0reduce阶段：key相同的数据会调用一次reduce方法，每次调用产生一个键值对，最后将这些键值对写入到HDFS文件中。4. 写过UDF函数没
- 写过，在进行count distinct优化的时候，实现了bitmap的创建以及计算功能
- UDF主要分为三类，包括udf、udaf、udtf
- 在创建UDF函数的时候，只需要按照重写固定的重写方法就行了
5. Spark和MapReduce的区别
MapReduce需要将计算的中间结果写入磁盘，然后还要读取磁盘，从而导致了频繁的磁盘IO；而Spark不需要将计算的中间结果写入磁盘，这得益于Spark的RDD弹性分布式数据集和DAG有向无环图，中间结果能够以RDD的形式存放在内存中，这样大大减少了磁盘IO。MapReduce在shuffle时需要花费大量时间排序，而spark在shuffle时如果选择基于hash的计算引擎，是不需要排序的，这样就会节省大量时间。MapReduce是多进程模型，每个task会运行在一个独立的JVM进程中，每次启动都需要重新申请资源，消耗了大量的时间；而Spark是多线程模型，每个executor会单独运行在一个JVM进程中，每个task则是运行在executor中的一个线程。#数据人的面试交流地##秋招的第一个offer，大家都拿到了吗##秋招##大数据开发#
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