b站暑期大数据开发1面

4/18更新：收到感谢信了，二面确实面得不好，以后有机会再战吧————————————————1. 自我介绍2. 项目深挖（细节记不清了）3. 了解过为什么要做数仓吗，有什么价值4. 如何进行数仓的学习5. java常见集合6. sql 各部门薪资，去掉一个最大去掉一个最小，取均值7. 反问感觉项目回答的不好，sql很简单但是上来脑子瓦特 写错了，面试官提醒了一下

努力找实习中，整理一些大数据相关面试题和大家分享，共同学习进步，有建议或批评欢迎留言！大数据相关问题每日五问：（一）25.4.7（1）：SQL，Hadoop，Spark，数仓理论，场景应用（二）25.4.8（2）：SQL、Hadoop、ES、Hive、Spark（三）25.4.9（3）：ES、SQL、数仓理论、Hadoop（四）25.4.10（4）：SQL、数仓理论、Spark（五）25.4.11（5）：数仓理论、ES、SQL、Hadoop（六）25.4.12（6）：Hadoop、SQL、数仓理论（七）25.4.13（7）：数仓理论、SQL、Hadoop、ES（八）25.4.17（8）：...

一面 2025.4.7记得不是太清楚了（时间大概在40分钟左右）1. MySQL的引擎有哪些？它们有什么区别？2.Java的反射机制是什么？应用在什么地方？3.大数据引擎有哪些？4.场景题：计算用户日活，从数据设计、数据获取、数据处理、数据可视化的全流程。（在这个场景的基础上写SQL计算日活和计算留存率，问了一些时区相关的问题，转时区）5.场景题：大文件外部排序6.场景题：QPS面试体验：面试官人很好，如果有不太懂的概念还会解释一下-------------------------------------------------------------------------------------上午一面结束，下午就打电话约了二面二面 2025.4.8 （时间也差不多是40分钟左右）二面的内容主要是和项目相关，然后问了一些学习的课程，计算机基础相关的1.项目成员人数，整个流程的设计，技术选型什么的2.问了数据结构，说自己比较擅长的数据结构3.根据上面的数据结构，面试官出题，写代码4.问大数据专业课程相关，介绍一程上主要学习的内容，又详细地问了一些5.介绍一些Hadoop的组成，主要说了HDFS、YARN、MapReduce相关的内容面试体验：面试官人也很好，在后面的反问环节很详细地介绍公司大数据平台的组织架构，还说明了我在本次面试中有哪些薄弱的地方，需要进行加强。------------------------------------------------------------------------------------二面第二天下午接到了三面电话，约了下周一面试三面 4.13 （三面是主管面，时间差不多有二十分钟，主管比较忙）1.介绍项目，一个离线数仓项目2.数仓理论（数仓分层、为什么要分仓。感觉是对一二面不足的方面再了解一下）3.实时数仓的内容4.场景题:七日留存率，不要用JOIN，成本太大面试体验：感觉挺好的，主管应该也挺年轻的，没有被拷打的感觉，有回答不好的地方还会给出答案，又补充了对于这个职位的工作内容。------------------------------------------------------------------------------------四面 4.14 (四面是hr面，应该是常规问题)1.实习经历2.毕设进展3.求职城市，为什么要去这些地方4.为什么要做开发5.你认为做开发需要有哪些品质6.大学最有成就感的事……我记性不太好，问完就忘了面试体验：我有些太紧张了，前面三面抱着进不了也没关系的态度去面的，反倒比较从容，四面的时候就觉得进不了好可惜，很多问题都答得不太好。------------------------------------------------------------------------------------4.21 算是oc了吧，和hr联系了，进入了定薪阶段，希望明天能收到offer4.24 等offer审批，希望一切顺利，我进去了一定好好工作，做一个好牛马QAQ，我真的超级想去4.25 offer！！！！！！！！！！！！！！！！！！QAQ

Hive SQL是数仓开发最常用的语言。然而，Hive SQL的性能表现并非总是尽如人意。面对动辄TB甚至PB级的数据量，查询效率的微小差异可能会导致执行时间从几分钟延长到数小时，甚至直接影响业务决策的实时性。更重要的是，Hive运行在分布式集群上，查询性能的低下往往伴随着计算资源和存储资源的过度消耗。这不仅增加了企业的运营成本，还可能因为资源竞争而影响其他关键任务的运行。优化Hive SQL查询性能因此成为数据工程师和分析师必须掌握的核心技能。通过合理的优化策略，不仅可以显著缩短查询时间，还能有效降低集群资源占用，为企业节省可观的成本。以一个实际场景为例，某电商平台需要每日分析数亿条用户行为...