一面：技术+主管双人混面1、自我介绍2、有没有做过数据清洗，谈一下数据开发的整体链路3、工作中有没有遇到数据倾斜，怎么发现的，如何解决的4、linux如果我要处理文本该用什么命令，比如有一个csv文件，我要取他的某一列数据5、简述一下yarn的任务提交流程6、flink有哪些分区器7、反问总结：我直接光速去世好吧，第4题开始，夺命三连问我一个没答上来，c已拿口头offer，应届生8~9k哈哈哈

一面：hr+技术混面1、自我介绍2、前面两段实习工作辞职的原因开始问技术：3、介绍最近做的一个项目（问的比较细）4、在平台搭建的过程中遇到的难题5、介绍hadoop的高可用6、介绍zkfc和JournalNodes进程7、zookeeper的作用8、选举机制原理9、聚合函数和窗口函数区别10、hive字符串拼接函数有哪些，区别是什么11、介绍自己了解的时间处理函数12、介绍later view13、简述java的接口和抽象类14、介绍mysql的事务15、简述索引hr继续问：16、评价自己性格优缺点17、谈谈自己找工作的几个因素并做一个排序18、反问

一面：主要还是挖简历自我介绍问项目经历，聊聊过往开发的项目（聊了很久）聊聊MySQL的事务细聊ACID隔离级别innodb默认级别innodb的底层数据存储对比mysql和hivekafka为什么吞吐量大场景题目：100个G的文件，保存用户id和看的bookid，求top10阅读量的书反问

一面：全程围绕简历展开问1、自我介绍2、聊聊印象最深刻的一次竞赛经历 （简历写了）针对这个竞赛内容抠细节3、问实习经历中做的事情挑了其中几个细问这个答了好久，从事情的背景，到思考链路4、一道算法题一个数组先升序再降序，求最大值5、hadoop数据的存储格式6、spark里job、stage、task的概念7、问flink、hudi这个有没有经验因为简历上写了，回答说学习的时候有写过，flink感觉还是和spark一样，主要还是写算子数据处理逻辑，就没多问8、反问我反问了4个问题(1)、公司的离线和实时的架构是什么(2)、工作中是否有用到指标管理，是生产侧还是应用侧(3)、公司是如何去支持业务方...

### 一面技术面 自我介绍 四道算法 前两题是sql，其中一个难点的就是求连续登录2天以上的用户 一道快排 一道求二叉树是否是对称二叉树，就是左右节点是对称的 问实习经历（问的很细） 工作中的难点 维度建模过程 聊到数据仓库工具箱这本书的内容，我都不会。。。 数据倾斜（我从原理，场景，解决方案三个角度回答的） 问到一些常用函数，UDF,UDAF,UDTF概念 hive的概述 hadoop，hive，spark他们的区别 collect_list,collect_set区别等等 spark...

首先根据user_id分区，分区中根据日期降序，取rank排名第一的及是新用户的第一天登录，然后跟原表join内连接id和第一天日期的第二天相等作为条件就好，最后convert保留小数点。 SELECT CONVERT((SELECT COUNT(1)                 FROM (SELECT user_id, date    &nbsp...