滴滴数据研发日常实习凉经

一面

1. 数据仓库认识
2. 维度建模之外还有哪些建模，有什么区别
3. 项目中数据仓库分了哪几层，为什么要分层
4. Hadoop架构，你这些组件中选一个最熟悉的说（这问题也太友好了，我选了MapReduce，说了一下流程）
5. 怎么实现分区，环形缓冲区溢写的分区和后续Reduce的分区一样吗
6. 环形缓冲区里的快排是怎么实现的，是对数据快排吗
7. 简述了一下快排的过程，时间空间复杂度
8. 时间复杂度和空间复杂度的区别，原理，怎么计算。举个例子说明。
9. Hive的介绍，对Hive的认识，用处
10. 项目的数据流向，数据链路搭建
11. 两道sql，共享屏幕手撕。一个是每一天最早登录的三个人的信息，第二个是连续登陆问题。

一面下来感受很好，除了面试时候迟到了20分钟左右。整体面试流程还挺顺畅的，那个时空复杂度的计算说的不好，他还举了个例子给我解释。整体回答下来感觉发挥也还行。正好是周末，第二天约了下周一的二面

二面

二面感觉就问题问的非常宽泛，但有的问题又非常细。会具体到一张表里面一个字段的设计

1. 项目的主题设计里面，XX表有哪些字段，你是怎么设计这些字段的，设计过程怎么样的。你说市场调研和业务分析，怎么调研怎么分析的。（说实话上来一连串这样问被问懵了）。表的主键是什么，又举例了哪些字段为什么你不放在这张表里，你是怎么考虑的。给你个新的主题你怎么设计
2. 新数据来了怎么更新，比如XX表多了一行数据，你怎么实现更新。调度的话要写多少个任务，怎么写
3. Hive的优化经验，为什么会出现数据倾斜
4. 学习的一些课程，研究课题。能不能扛得住压力，手上还有没有offer，还面试了其它哪几家公司，表现怎么样（说实话真无力吐槽，你问这个问题，我真不知道怎么回答）
5. 看没看过技术类书籍，我回答看过阿里的大数据之路。然后开始问里面的建模理解啊等问题，我说时间太长了，记不太清楚了

面到最后来了句基础比较差，回去商量一下给我结果。让我继续面着其它的，到此是寄了。这是第一次二面，感觉确实和一面风格不一样，很少问八股。一般是找一个他感兴趣的点，然后开始追着问，一连串问下去