🌟面经分享｜美团数仓开发岗位面试问题（详细）

9本在读大二统计学专业，成绩平平无法保研也不太想花大精力考研或者花大钱读海硕，目前0科研0实习，在纠结怎么选本科就业的方向，准备27届秋招。本专业对口数分商分岗，一些研究生会转去做算法，有部分会转金融。自己一方面对金融商科不太感兴趣，另一方面数分商分算法这些感觉一般都卷到要读研，所以想考虑java后端或者数据开发(数仓)，短期计划是学习半年左右今年暑假找第一份实习。java后端优点:岗位需求较大，未来职业发展空间较大，学习资源丰富缺点:工作辛苦压力大难度大(相对数仓)，卷度很高很多科班都在卷，自己属于非科班会被质疑，担心卷不过找不到合适工作数仓开发优点:学习内容相对少，要求低(大部分写sql)，专业勉强算对口，工作压力小缺点:比较边缘，岗位需求少，未来发展有点迷学校的课大部分偏理论，自己有过一点python和C的基础，上过sql的课，目前在学javase了，球球大家给点意见，或者推荐其它适合的方向，和我情况类似的小伙伴也可以来一起交流😢

请详细介绍 MapReduce 的概念MapReduce 是一种用于处理大规模数据集的编程模型和计算框架，最初由 Google 提出，旨在简化分布式计算任务的开发。它的核心思想是将复杂的数据处理任务分解为两个主要阶段：Map 和 Reduce，通过并行化处理实现高效的数据操作。核心目标是让开发者在无需关心底层分布式系统细节（如任务调度、容错、数据分布）的情况下，专注于业务逻辑。例如，在统计文本中单词出现次数的场景中，Map 阶段将文本拆解为键值对（单词作为键，计数为值），Reduce 阶段则汇总相同键的值，得到最终结果。关键特征包括：横向扩展：通过增加计算节点提升处理能力，适用于 PB 级数据...

1.SQl 给一个员工表和部门表，求出部门工资前三员工           2.用迭代和递归分别实现斐波那契（还有输入检查）                                                  3.迭代比起递归的优点                                                            4.算法题：双指针                                                                            5.数仓分层和建模过程                                                                 6.er模型和维度模型的选择                                                                            7.项目经历8.spark用的多吗

应该都是最核心的部门，这几个都拿到offer了，基本都是1-2轮技术面。之前的实习做的是美团的推荐广告业务，所以问项目的话也是针对广告的技术。感谢各位大佬提出的简历修改建议，学习到了很多，整理一下面经攒人品，今年秋招的同学可以交流一下。虾皮推荐介绍上一段实习项目收益是由什么带来的，出价提升是否会导致ROI降低 b. loss是list-wise还是point-wise（单点预估的话，是不是模板里面广告位多的list loss更大） c. 如何进行校准了解过哪些推荐网络结构介绍youtubeDNN结构介绍熟悉的loss functionbatch normalization和layer norm...