中国银行软开的HR是我见到最耿直的HR

1、自我介绍2、spark宽窄依赖，stage划分3、rdd的弹性体现在什么方面4、group by 和reduce by的区别5、spark内存划分，内存调优参数6、spark的join有哪些，sort merge（没答出来）7、spark的shuffle过程，和mr的区别8、数仓总线业务矩阵是什么9、数仓分层，dws层存在的必要性是什么10、spark以及sql的优化经验（数据倾斜除了加前缀还有什么方法，大表join大表怎么办）11、小文件问题怎么处理12、用户id两张表设计时一个是bigint一个是string后面join有什么后果（没答上来，面试官说底层先会转成double）13、round和roundseed的区别（面试官说假如maptask失败后round会分配到不同的reduce中，roundseed每次随机的值是一样的，网上没有查到roundseed，有没有大佬教教是不是我听错了）14、两道sql①连续登录天数②互相关注的用户（用case+concat）一次体验不错的面试，面试官人真的好好，很耐心引导我不会的问题，许愿二面更新 3.29二面

1. 自我介绍2. 讲述两个项目，说明项目的介绍，使用人群，在项目中担任的工作，评价3. 讲述http和https的区别4. 讲述包管理工具npm/pnpm/yarn之间的差别5. 实习时长6. 是否考虑转正7. 反问   1. 公司产品了解   2. 实习生的工作反思：1. 简历上的知识写了但是没有怎么复习，会被问懵2. 项目细节需要再整理3. react需要学习

#软件开发2024笔面经# 1、自我介绍2、数仓怎么自学的3、整个项目架构说一下4、数据域是什么概念（提到了数据类型），那如何界定数据类型呢5、总线矩阵构建过程6、dwd层怎么设计的7、了解业务过程这个概念吗8、分域的话，在dws表中有没有可能会跨域（举了个互动域和活动域的例子），结果告诉我这样的话你的互动域设计的其实是有问题的（挖坑给我跳，悲）9、星形模型和雪花模型10、缓慢变化纬为什么用拉链表，他说他第一次听说拉链表是为了这个设计的11、mapreduce的计算过程12、上述过程排序的目的是什么13、reduce怎么知道哪些数据该被他拉走，假如有10个reduce会拉几个map14、spark排序和mapreduce排序有什么区别15、combiner是什么，在哪里用过，怎么用的16、rdd五大特性17、你怎么理解分区器，分区器可以做什么优化，就单单能提高并行度吗18、一道动态规划，比较常规，但没调出来面试官建议：数仓部分掌握的不错，多刷题自己的算法能力是真的lj，感觉就最后这道算法题一下给我判死刑了，面试官搁旁边耐心引导，但我就是磨磨唧唧才搞出来，看来之后还得继续大战**。

26号二面完的，到现在没结果，昨天加二面面试官vx，说这两天出结果，我一听“这两天”，人家周末又不上班，意思不就是要等到下周了吗？急死我得了