华为 数据开发 一面 55min

一面开场就闲聊，怀疑kpi实习深挖拉链表设计hive表各种表格式和压缩格式区别hdfs对应路径有数据，hive却没有表数据是什么原因元数据修复命令优化count distinct有哪些方法flink水位线的作用如果数据延迟很久如何处理kafka数据积压怎么解决reducebykey和groupbykey的区别反问 做什么业务 手机ota数据有啥价值二面项目介绍说一下对数据仓库的理解然后就闲聊两面面试官感觉都很好相处的样子，聊的很开心已转正组内氛围非常好，技术也很新，内部文档看的真是爽，算是一次不错的实习体验#面经##小米##实习#

算法：给一个数组，一个target，打印出所有的数组元素组合使其和恰好为target，不允许有重复聊实习内存与CPU问题如何排查处理HashSet线程安全吗，原理

9.12 大数据一面，好像是抖音本地生活服务部门，话说字节约面是真的快，投的第二天直接约了 9.12 的一面，都没笔试以下内容都是简历强相关的：- 上来没自我介绍直接开问- 你怎么看待你B站和美团的这两段经历的关系- 本科和硕士专业的跨度挺大的，为什么- Spark 的 count distinct 是怎么做的- SparkSQL 做 Join 的时候有哪些 Join 算法- 对数据库有哪些了解？关系型和非关系型有哪些典型的产品？区别是什么？- 美团实习的介绍- 主题域的建设，工作的时候是偏整体建设视角还是对接一些需求去做一些事情- 为什么要建设商品主题域，你对它的认知是怎么样的- 你提到商品会作为维度和交易、流量主题有关联，那具体建设的时候会包含其他主题吗- 团队有多少人，怎么分工的- 实习过程中协作感受怎么样？是清晰的吗，还是说会涉及到一些边界的问题- 讲讲治理的工作，你实习三个月大概多少精力放在治理上- 总结复盘一下治理思路是什么样子的- 计算、存储、SLA治理这三部分，分别的目标是啥- 计算治理方面你提到OOM，怎么减少OOM- 除了事后调度时报错，有没有办法提前去识别任务可能出现的问题（比如有没有办法提前通过输入表的输入、计算的复杂度去在运行前提前判断任务会不会 OOM，来进行前置的预警）- 存储治理大概有几种方案- 大数据相关知识你的学习路径是怎么样的- 比方今天有很紧急的任务，存储的数据通过正常 SQL 解析太慢了，可能要通过比如写 Java UDF 或学一个新的方式去实现，你会怎么处理这件事情- SQL：找评分连续下降7天的商家

当前进度：已约二面🕒面试时间 9.6实习拷打讲下面向对象编程的三大特征重写和重载介绍下 list map set，分别在哪种场景下使用比较合适Java 里面比如说我们使用线程的话，它有几种方式线程池有了解嘛自我介绍里面有写一个就是有良好的文档搜索学习及代码 review 能力这一块的话，你能不能说一下你为什么写这两点（绷不住了，还会问这个搜索的话用什么平台，有没有了解 AI 这一块？算法：大数相加，写完之后还让我 review 了下自己的代码