个人bg：211本硕岗位：数据开发投递日期：3.31当前状态：4.8 一面没做3.31笔试，事实证明腾讯笔试做不做确实不重要，不影响进度。一面一共时长1.5h，算是目前面的最久的了，八股部分几乎简历上不管写的熟悉的还是了解的都问了个遍，项目反而没怎么问，面试官说感觉没啥可问的…一开始聊了一些之前的实习内容，杂七杂八的1、http协议格式2、get和post区别（这俩都是从实习引出来的，奈何没准备都没答上来，面试官看出来我不太熟就跳过了）3、研究生期间做过的项目4、HDFS文件上传流程5、一个block多大6、HDFS小文件问题处理7、union和union all区别8、drop/delete/truncate区别9、having语句怎么使用10、视图干嘛用的11、COUNT(1)和COUNT(*)和COUNT(列名)区别12、hive中sort by和order by区别13、数据倾斜从发生到优化完整过程14、【SQL题】求每个班级各科总分排名前10学生15、java中ArrayList和LinkedList实现上的区别，适用场景，是否线程安全16、java垃圾回收机制（这个是真记不清了…我一个数开的真难啊）17、java实现多线程方法18、常见排序方法以及复杂度分析19、死锁条件20、linux中常用命令以及一个场景问题编写对应命令21、【算法题】合并K个升序链表22、【场景题】12306订座系统我会如何实现（难蚌，反正说了一大堆凑合吧）23、最后我反问了下好像没怎么问数仓项目，是不是岗位不是很match，结果面试官给又加时10分钟，总体就是聊了下项目业务和分层相关总结：感觉可能是和面试官不太投的来，所以问的很杂，不过总体来说没有很刁难，会的就会深入问，不太会的就浅尝辄止。yysy腾讯面试进度是真快，刚面完没多久就显示进入复试了，还不错。

个人bg：211本硕岗位：数据开发投递日期：3.13当前状态：4.2 一面很早就投了也做了笔试，一直没动静，突然就安排面试了。目前是已经约了4.8二面。首先简短自我介绍，然后进入问答环节：1、介绍做的项目2、数仓怎么分层的，分层逻辑是什么3、DWD维度模型如何建模的4、雪花模型和星型模型区别5、HDFS小文件会造成什么问题6、如何解决小文件问题的7、算法题：最小编辑距离（lc原题）8、反问环节总结：面试官人挺好的，问问题都有依据和回应，不会很刁难，总体好评。

个人bg：211本硕岗位：数据开发投递日期：3.23当前状态：4.2 一面简短自我介绍，然后开始拷打，1、对数仓的理解，数仓是个什么东西，用来干嘛？2、spark与mr区别3、spark的shuffle可以不排序吗？为什么4、采用byPass shuffle的依据是什么5、shuffle的本质是什么？6、开发过程中有没有遇到过难题？如何解决的？7、项目在哪做的，环境怎么搭的8、数仓为什么一定要分层？依据是什么？本质是为了什么？（真不知道啊）9、每一层是怎么设计的？10、DWD层建模依据是什么11、数据域划分怎么划分的？意义是什么？12、简单概括一下项目业务流程13、SQL题*1，常规题，统计最大同时在线人数14、开窗函数原理？15、反问总结：总共40分钟，很多都是关于数仓的概念以及意义问题，有点抽象，答得感觉不是很对面试官胃口，确实对数仓本质理解不够透彻，这次学到了。

个人bg：211本硕岗位：数据开发投递日期：3.19当前状态：4.1 一面本来是视频面变成电话面，非大数据专业好像面试官都比较感兴趣怎么自学的…上来问了一下学习过程相关的，然后开始拷打1、关于HQL的开窗函数了解多少，怎么用2、【HQL场景题】用户会话记录分组（相隔连续问题）3、有没有自己编写过UDF/UDTF函数，举例4、【场景题】利用UDF实现将一条ip根据ip维表匹配具体地址（说了很久但是貌似面试官都不满意，加上电话面交流还是存在一定阻碍，说了十五分钟没解决明白略过了…难蚌）5、遇到过的数据倾斜情况以及解决方案6、MR的shuffle过程细节7、reducer按照什么方式对mapper生成的数据分片进行拉取8、有没有接触过实时处理，了解哪些技术（懂得不多，刚开始学）9、打算怎么学习实时处理10、介绍做的项目11、项目分了哪些层以及作用12、DWD层用的哪种类型的事实表13、有没有做过相关的数据分析实际案例？14、反问环节总结：面试官挺好的，语速慢态度不错，就是电话面实在体验一般，不过好处是没有手撕。个人感觉想招实时的？总体感觉离线部分回答的还行，除了第四题场景题回答不太好，后面实时和数分都不太懂，进二面可能比较难

个人bg：211本硕岗位：数据开发投递日期：3.14当前状态：3.29 一面（本来约的22号，推迟到现在）面试官人很好，语速比较慢，说话很平和，上来先介绍了部门业务，然后开始交流1、问了实习相关的经历，有哪些收获（聊了比较久，大搞10分钟）2、由于本专业不是数开所以根据简历项目问了一些八股· 为什么会接触HADOOP· HDFS架构、namenode作用、有没有遇到过namenode压力过大的情况· MapReduce过程中涉及到哪些算法思想，原理· Spark的作业提交流程和Shuffle流程细节· SparkSQL哪些算子会真正触发动作· RDD的弹性体现在哪些方面3、算法题*1，二叉树的每一层两个节点之间最大距离4、反问环节总计50分钟，总体体验不错，但是不知道能不能进二面，面试官真的很不错，躺了