美团数开面经一/二/三

现在百度hr问我什么时候入职，base北京，但是昨天面了字节一面感觉在字节能学到更多，约了下周二面，但是不知道能不能过二面，字节是国际化，base杭州，是努力冲字节还是先稳一段大厂经验，之前无实习经历 #字节跳动工作体验#  #没有实习经历，还有机会进大厂吗#  #你的实习什么时候入职# ————————————各位选票后能发表一下自己的看法嘛，小菜鸡什么也不懂希望各位佬多多指教

无自我介绍，面试官表示前两面面试官反馈较好。直接问我对部门还有没有什么问题想要问的，我为了多跟他聊聊拖延时间（bushi），于是问了部门主要做的事情。期间一直在对话，聊了Spark底层和MR底层，结束后开始问我提到的对大数据底层的了解。说了Kafka读数据速度快的原理，页缓存、零拷贝技术等。然后又问了我的实习经历，重点又问了我所解决的Spark调优工作；然后问上一段实习为什么离职，学校情况导师情况等。 三面全程很轻松，大约40分钟就结束了，问了很多很多问题，侧重于知识面的广度。对方面试官的压迫感很强！不怒自威那种感觉。最后才发现那是部门Leader，三轮面试：组内同事-->小组Leade...

美团给人的体验感还是很好的，面试官人很好，问的偏spark，有些spark理论还是没有掌握清楚，以下面经-------------------------------------------1. spark优化2. spark为什么快3. spark3.X和spark2差别4. spark AQE5. spark stage 划分逻辑6. union all要不要shuffle7. group by 要不要shuffle8. 内部表外部表区别9. UDF UDAF UDTF10. join表on 和where区别11. 数据仓库怎么设计12. 主题域13. 数据仓库系统总线14. 分层优缺点15. 数据仓库最重要的是什么16. 数据仓库如何保证准确率面试官还问了职业规划，给我介绍了数开的两个大方向算法：应该是双指针问题，但是我没怎么练算法，没写出来只说了思路------------------------------------------------还是八股看的不够深，算法也需要加强，感觉都会考手撕代码

面经：1.‌简历筛选‌：‌公司收到简历后，‌由HR初步筛选，‌符合职位要求者进入下一阶段。‌2.‌技术笔试‌：‌通过简历筛选的候选人需要参加公司组织的技术笔试，‌考察技术能力和解决问题能力1。‌笔试内容可能涉及编程语言、‌数据结构、‌算法基础等。‌3.‌技术面试‌：‌笔试合格者将进入技术面试环节，‌由公司技术团队进行面试。‌技术面试主要考察候选人的技术能力、‌项目经验和对技术趋势的理解。‌面试问题可能包括候选人开发过的项目细节、‌技术难题解决方案、‌对新技术或框架的了解等。‌4.‌素质面试‌：‌技术面试合格者将参加素质面试，‌由HR及部门负责人进行面试。‌素质面试主要考察候选人的沟通能力、‌团...