时长40分钟左右，总体问的东西不难（感觉是简历上没东西可问的）。今天面两场有点晕，这个面经只能是记得多少写多少了。1. 自我介绍2. 你的项目是学习的时候做的吗3. 你提到数据仓库分层，分别讲讲每层的作用4. 你提到DWS层存储一些指标，这个层可以删掉吗5. 讲讲HDFS（说了组件构成和读写流程）6. secondary nn起到什么作用（这里是我讲hdfs的时候，脑子抽抽忘说了，面试官点了一下）7. 讲一下mapreduce的流程8. 你提到shuffle过程中的排序，那在mr的shuffle中都有哪些排序9. 数据倾斜在什么情况下发生，如何解决10. java面向对象特性11. hive中的分区和分桶有什么区别12. hive的内部表和外部表的区别13. 说说udf udaf udtf14. 研究生阶段印象比较深的课程15. 撕两道sql（第一个考察left join、right join、inner join），第二个窗口函数16. 面试官顺势问了row_number() rank() dense_rank()的区别17. 反问中间问java，面试官应该是看出来我没怎么学java的八股内容，就没怎么追问java内容了。写sql的时候，因为不能编译运行，脑子想了半天，感觉写的有点慢了，还是得多练。#数据仓库实习生##字节暑期实习##大数据开发#

数据仓库的基本概念是什么？它与传统的数据库系统有何不同？说一下ES中的核心组件以及各自关系作用。MySQL中如何使用子查询？子查询和连接查询（JOIN）有什么区别？谈谈MapReduce中的Task。若MR中某个Task失败了，Hadoop会如何处理？每日五问总览数据仓库的基本概念是什么？它与传统的数据库系统有何不同？数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，主要用于支持企业管理决策。它与传统数据库系统最大的不同在于：传统数据库（OLTP） 主要用于处理日常业务操作，如插入、修改、删除，关注的是单点数据的事务一致性与实时性；而 数据仓库（OLAP） 更关注对大规模历史数...

我从年初开始决定走数据开发，然后我就跟着sgg做离线数仓电商，因为就只有一个项目我就把我的机器学习项目也放进去了。之前是有个网络安全实习（但是觉得不适合我）我每次投简历的时候都觉得和jd很适配，但是hr很多未读，要么就是要了简历没有后续，官网也是久久没有后续。找实习找的破防了我也有看到一些数据分析就是数据预处理 机器学习那些#简历被挂麻了，求建议##听劝，我这个简历该怎么改？#

本文总结了最近一年面试过美团大数据的同学提供的面经，共计50+篇 题库目录 Java 1.写一个多线程代码 2.写一个单例代码 3.LinkedBlockingQueue原理 4.模板设计模式 5.如何设计一个 生产者-消费者队列 6.堆内存和栈内存 7.ThreadLocal底层 8.synchronized的原理，缺点是什么，如何解决 9.volatile使用场景和原理 ，与synchronized的区别 10.Java内存模型 11.如何提高hashtable、hashmap性能 12.redis的缓存问题 13.布隆过滤器 14.多线程的实现方式和区别 15.线程池的作用以及如何实现...