timeline3.05投递一面 3.19二面 3.243.28 流程终止 一面  1h1.数仓分层2.每一层的作用3.数据域有哪些4.周期快照 累计快照5.mr 和 spark join6.mr shuffle  reduce个数怎么确定7.深挖实习8.一道sql 每个类别消费最多的人9.一道力扣 买卖股票最佳时机二面 52min1.自我介绍2.如何看待数据仓库3.集成 面向主题分别是什么意思4.数仓项目 5.窗口函数 举一个使用lead的场景6.主题划分原因7.项目学习到了什么8.计算留存率 怎么设计模型9.给一个appid spark ui怎么看 怎么优化10.mr过程 如何优化11.hql解析 详细过程12.未来规划13.目前学习规划14.sql题 主播标签数

说说英文简历这件事。最近有遇到正在找工作的同学，找我来看TA的英文简历翻译得怎么样。这位同学想进外企，所以投的都是英文简历，但全都石沉大海，一个面试都没接到。TA把这个结果归因为英文简历翻译得不好。作为一个在外企干了快10年的HR，说一个可能大家不太知道，但却非常真实的情况：即使你申请的是外企的岗位，只要这个岗位是一个中国的岗位，直接汇报对象不是个外国人，你的英文简历翻译得怎么样其实不太重要。只要没有出现一眼就能看出来的语法和拼写错误，就是个完全够用的简历了。因为在你求职面试流程里的人，无论是HR，还是用人部门的一二级经理，大部分都是中国人，这些人的英文水平也就是大学英语四六级的水平（比如我，笑）。你想用四六级以外的单词来显示你的英语水平，说实话看简历的人也不一定看得懂。而且，其实大部分中国的面试官还是习惯看中文简历，公司要求你提供英文简历有时候可能就是为了存个档，或者外籍高管过问招聘情况的时候给他们看看。很有可能在整个面试流程中压根就没人看你的英文简历！所以，有这个时间，不如好好打磨自己的中文简历。很多朋友投出去的英文简历总是石沉大海，并不是因为翻译得不好，而是中文简历本身就写得不好，让HR觉得和这个职位匹配度不高，所以就被筛掉了。#牛客激励计划# #牛客创作赏金赛# #找工作有哪些冷知识#

#腾讯云智研发2025实习生招聘# 4.1笔试4.10一面4.17二面（本来应该是4.15，但是那天网络不太行推迟了）腾讯云智 数开实习面试凉经(回答的实在依托，我自己都受不了自己😅）自我介绍说下你的项目项目为什么要分不同的主题域项目各个分层是为了什么，为什么要分层order by sort by cluster by distribute by这几个算子的区别有一个表有userid login_time,统计用户最长连续登录天数，说说思路，然后有没有考虑过全量表下的场景数据倾斜怎么处理（给场景）数据加盐怎么做小文件为什么产生，怎么解决map joinzookeeper在大数据组件中的作用zookeeper存hadoop的元数据吗使用过哪些部署hadoop集群的方式使用什么管理hadoop集群如果有一个报表，某个数值异常或者发现错误，如何进行排查，然后如果是数据源有问题，从几百个源表中如何快速定位到出问题的表突然某一天，某个工作流执行的时间比往常慢了，如何排查，如何解决熟悉哪些编程语言有没有通过Java编写过udf函数，udf函数需要实现哪些方法udaf函数和udtf函数介绍下区别（从输入和输出角度）处理过流数据吗流处理如何保证数据一致性，如何保证数据不丢失介绍下自己的优缺点怎么看待大模型你觉得你有哪些优势在刚刚的提问中没有展现出来，你可以展示下反问环节没有手撕环节只记得大概这么多了，没按顺序，凉透了 好多问题答不上来，太菜了😭，面试官很漂亮，人也真的很好二面更新了解了下学校课程，深挖项目，出了几个场景题，我回答得很一般，不过从问题中确实学到了很多，以前只会背的一些知识突然就理解了，面试真能带来进步啊。面试官依然很好，很友好，问题也很清楚，生怕你不知道在问什么，给你解释得清清楚楚不愧是大厂#数据人的面试交流地# #数据人offer决赛圈怎么选# #牛客创作赏金赛# #牛客AI配图神器#

1.聊了下简历2.聊了下学校课程3.问了下年龄，家乡情况4.聊一下实习经历，讲一下具体的业务case5.业务意义6.数据流处理全链路7.聊业务口径逻辑8.Hive2CH意义9.数仓分层，每层的作用10.Spark引擎计算原理11.Udf，udtf，udaf