一道大数据面试sql题目分享

时长40分钟左右，总体问的东西不难（感觉是简历上没东西可问的）。今天面两场有点晕，这个面经只能是记得多少写多少了。1. 自我介绍2. 你的项目是学习的时候做的吗3. 你提到数据仓库分层，分别讲讲每层的作用4. 你提到DWS层存储一些指标，这个层可以删掉吗5. 讲讲HDFS（说了组件构成和读写流程）6. secondary nn起到什么作用（这里是我讲hdfs的时候，脑子抽抽忘说了，面试官点了一下）7. 讲一下mapreduce的流程8. 你提到shuffle过程中的排序，那在mr的shuffle中都有哪些排序9. 数据倾斜在什么情况下发生，如何解决10. java面向对象特性11. hive中的分区和分桶有什么区别12. hive的内部表和外部表的区别13. 说说udf udaf udtf14. 研究生阶段印象比较深的课程15. 撕两道sql（第一个考察left join、right join、inner join），第二个窗口函数16. 面试官顺势问了row_number() rank() dense_rank()的区别17. 反问中间问java，面试官应该是看出来我没怎么学java的八股内容，就没怎么追问java内容了。写sql的时候，因为不能编译运行，脑子想了半天，感觉写的有点慢了，还是得多练。#数据仓库实习生##字节暑期实习##大数据开发#

YARN的资源调度器在多租户场景下的核心区别是什么？如何选择？Spark Shuffle过程中，数据倾斜通常有哪些表现？你会采取哪些优化手段？Hive中分区表Partition和分桶表Bucket的设计目的是什么？实际使用时如何抉择？MySQL的索引在哪些场景下会失效？请举例说明常见的索引优化误区。数据仓库中处理缓慢变化维SCD时，类型1和类型2策略的核心差异是什么？如何实现类型2维表的历史数据保留？每日五问总览✅ 1. YARN 的资源调度器在多租户场景下的核心区别是什么？如何选择？YARN 提供了三种主流资源调度器：CapacityScheduler、FairScheduler 和 FIF...

timeline：3.24投递3.28约1面4.07一面拷打项目30分钟；数据倾斜怎么定位，怎么解决；clickhouse了解吗；udf，udtf，udaf的区别，需要重写哪些方法；sql题topn，爆炸函数；算法题快速排序。4.08约2面4.10二面拷打项目30分钟，感觉和一面问重了；主题域怎么分的；场景题：外卖业务，有商家骑手和用户，怎么划数据域，建什么表；hdfs读写流程；spark怎么优化；sql题连续三天登陆；算法题合并有序链表。4.16约hr面4.17hr面聊了50分钟。聊个人经历；为什么转码；你的优势；工作中犯过什么错吗，反思到了什么；刚进来工作怎么熟悉业务。反问：薪资；base地。4.18 催了一下，口头oc，offer审批4.21 书面offer #大数据#

#腾讯云智研发2025实习生招聘# 4.1笔试4.10一面4.17二面（本来应该是4.15，但是那天网络不太行推迟了）腾讯云智 数开实习面试凉经(回答的实在依托，我自己都受不了自己😅）自我介绍说下你的项目项目为什么要分不同的主题域项目各个分层是为了什么，为什么要分层order by sort by cluster by distribute by这几个算子的区别有一个表有userid login_time,统计用户最长连续登录天数，说说思路，然后有没有考虑过全量表下的场景数据倾斜怎么处理（给场景）数据加盐怎么做小文件为什么产生，怎么解决map joinzookeeper在大数据组件中的作用zookeeper存hadoop的元数据吗使用过哪些部署hadoop集群的方式使用什么管理hadoop集群如果有一个报表，某个数值异常或者发现错误，如何进行排查，然后如果是数据源有问题，从几百个源表中如何快速定位到出问题的表突然某一天，某个工作流执行的时间比往常慢了，如何排查，如何解决熟悉哪些编程语言有没有通过Java编写过udf函数，udf函数需要实现哪些方法udaf函数和udtf函数介绍下区别（从输入和输出角度）处理过流数据吗流处理如何保证数据一致性，如何保证数据不丢失介绍下自己的优缺点怎么看待大模型你觉得你有哪些优势在刚刚的提问中没有展现出来，你可以展示下反问环节没有手撕环节只记得大概这么多了，没按顺序，凉透了 好多问题答不上来，太菜了😭，面试官很漂亮，人也真的很好二面更新了解了下学校课程，深挖项目，出了几个场景题，我回答得很一般，不过从问题中确实学到了很多，以前只会背的一些知识突然就理解了，面试真能带来进步啊。面试官依然很好，很友好，问题也很清楚，生怕你不知道在问什么，给你解释得清清楚楚不愧是大厂#数据人的面试交流地# #数据人offer决赛圈怎么选# #牛客创作赏金赛# #牛客AI配图神器#