小米大数据一二面面经
不清楚是提前批还是内推
## 一面
一面是个小姐姐，也是让我挺懵逼的一次面试。全程既没有问什么java相关的，也没有问什么很深的大数据相关的问题。问到的问题有：
讲了下实习期间做的实时数仓相关的项目，问下数仓的数据分层设计和维度建模。这里讲维度建模时我谈到星型模型、雪花模型、星座模型，她和我说这不是维度建模，只是从传统数据库的关系模型延伸而来的，还让我去看维度建模作者的那本书。但我之前看的是阿里的那本大数据之路，讲维度建模就是从星型、雪花展开的，然后争论了2分钟的样子，得出一个结论——我们对数据的理解是不一样的。
这里有问及explain关键字得到的执行计划、预估时间是怎么来推断的。这我不知道，感觉很底层
上面的概率统计写的有问题，但思想没错，因为太久没看过了，不记得公式怎么写的了。后续有争论数学在大数据开发中的使用，我站在业务角度说没有用的很高深的数学知识，她从数挖方向说数学的重要性，也得出结论是大家对数据的理解不一样～～
然后，问了几个像学习上的挑战、对大数据开发的理解这样的问题。本以为凉凉，但面完十多分钟就有hr打电话过来约二面。
## 二面
二面是个大叔，还等他开了十多分钟会。没敲代码，没问基础。从项目扩展了些知识点问了下：
kudu和Impala的区别
MapReduce的Counter了解吗（我听成了Combiner，以为是讲shuffle中的组合，最后和他聊天才发现我听错了）
yarn原理
宽窄依赖和相应算子举例
spark streaming调优考虑哪些（我这里说没有Streaming调优经验，但谈了下spark的调优考量，资源、并行度、rdd重构、更优的算子、shuffle调优、jvm调优）
reduceByKey和groupByKey的区别（更优的算子）
然后就是谈了下我写的博客，能不能来实习（本想套他的话，一笑而过说发不发offer由面试负责人决定，面试负责人是哪个啊
）
）
然后聊了下他们部门做的业务，问他后续是怎样的，他也没明说。
而且二面也就问了20分钟的样子，感觉要凉凉啊～～
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