字节Data大数据开发暑期实习面经

timeline3.18投递3.26一面4.08二面4.16 hr面一面  30min1.自我介绍2.实习3.数仓分层4.rdd5.spark调优6.MR流程7.聊天没有手撕以为是kpi面但是一面过了 约了二面二面 60min1.谈谈对数据仓库的理解2.说说看的阿里巴巴大数据之路这本书的理解3.数据结构这本书的理解 为学习计算机的人提供什么帮助4.mr流程 并行度5.未来方向 6.学校跟实习的区别 实习学到的东西反问同样无手撕  面试官人很好 提了很多很好的建议以及观点

JD一面 3.3（40min）无自我介绍实习中数仓建模工作的介绍（大概讲了15min）HDFS中副本机制的优点YARN调度的流程如何查看HDFS中的磁盘占用量以及YARN中的资源使用情况MapReduce运行过程中某一个YARN节点挂掉有什么影响说一说对Spark的理解数据同步工具除了Maxwell还用过哪些MySQL有用过吗？联合索引（A,B,C），查询条件中（B,C）是否会生效Redis和MySQL的对比Java中异常处理的方式map和list有了解吗Linux中如何查看一个日志文件中是否存在某个订单号Linux如何查杀进程二面 3.4（40min）个人背景，简单聊聊天实习工作拷打，数仓建...

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#

3.21 一面自我介绍有一个新的业务，你会怎么做？（数仓建模方式）数仓分层有什么好处介绍一下Spark的join方式（broadcast join， shuffle hash join，sort-merge join）shuffle hash join 和 sort-merge join Spark常用的join是哪个？介绍一下MapReduce的执行过程Hive SQL优化星型模型、雪花模型的区别及应用场景介绍项目，项目分层是如何实现的项目的ods层数据是如何得到的，dws层是如何设计的sql : 1、求在线店铺的月累积销售金额 2、求相邻在线店铺的月累积销售金额的差额sum() ove...