德勤软件岗工作压力比较大，经常加班出差

做啥都行，求个岗位

目前Ooffer,我应该怎么调整，求建议😔

1、自我介绍2、你对数仓的了解3、数仓每层的用处是什么4、怎么分事实和维度5、用户订单表（交易表），设计一个ETL流程将其转换成用户的每日消费汇总表，怎么设计6、假如有一张表里头有两个一模一样的重复数据，如何去掉重复数据？7、如果有一个ETL任务运行缓慢，如何优化？——看物理执行计划，数据倾斜，索引，当时是否有别的任务抢资源，（面试官：没其他的了？）8、ETL任务过程中的数据发散问题9、你对你的职业生涯有什么规划？10、加班会比较严重，你觉得你通过加班能得到什么，获得什么？11、刚毕业的大学生经验不足，你觉得你能用什么样的方式去快速获得这些经验？（觉得我的规划不够突出）12、谈谈你对公司的了解和对未来的期望

一面时间10.29面试了50min，但面试过程中网络经常出问题1、自我介绍2、你觉得大数据专业和计算机科学等专业有啥差异？3、你觉得哪门你的印象比较深刻、对你的影响比较大？4、你觉得大数据和传统数据库的主要区别在哪？5、你觉得事务是什么意思？举个例子6、你觉得整个事务是单纯数据库就可以完成的吗？7、事务能够解决怎样的问题？为啥需要事务——》什么情况下会出现幻读、脏读——》为什么大家不能一个一个读呢？——》并发8、大数据中有并发这种东西吗——》（有时候解决一个问题是靠技术解决，有时是靠一个规范，有的是使用模式）——》数仓怎么解决这个问题？——》（面试官）从技术层面上来讲早期HDFS是有这个问题的，并行写是有问题的，但这个问题是可以忍受的,一是因为不太用的到并发，实际数仓建设中一个表里在一定时间基本只有一个东西在往里写（delete,insert），二是因为出了点问题是可以接受的，早期谷歌大数据搜索，现在记录日志，很少有数仓一边写一边读9、大数据在分布式上的作用是啥，从存储、计算的层面来讲哪些比较有特点——》你觉得100台1G的服务器比较贵还是1台100G的服务器比较贵——》（面试官）100台服务器一直都是比较贵，电力、散热等，但不怎么容易坏——》Yarn解决的啥问题——》啥是计算资源——》讲讲Spark的计算这块介绍一下10、场景：你到现场，没有任何数据平台，给一份文件（数据量极大，以京东白条这种为例），第一列是时间，第二列是用户人名，第三列是消费金额，我现在要做个排序，找出单日消费前10的人，服务器上性能较一般，但啥语言工具都有，你会怎么解决？——》你觉得并行和并发有什么区别——》（面试官）一个大数据任务本质上处理方法是一样的，无非节点多就并行做，节点少就串行做，节点不多不少就整体并行，每个并行里是串行。11、聊聊你的离线数仓——》为什么企业要建数仓？——》数仓分层的依据——》ODS的中文是啥（回答错了）——》如果ODS和数仓只能留一个，你准备留哪个？（回答错，实际是保留ODS）——》你既然回答的理直气壮，那你觉得ODS为什么还留着，为什么没被干掉？（面试官跳过了）12、你觉得数仓几个层要被干掉一个，你觉得哪个层要被合并——》DWS（？）13、你对维度建模理论有了解吗？——》你觉得维度建模理论提出是为了解决啥问题，为什么要搞维度表，事实表，为什么不搞个宽表，2、300个字段堆那？——》你觉得实际工作中宽表用的多不多——》（面试官原话）所以你觉得维度建模理论是扯淡吗（笑）——》你觉得谁喜欢宽表？——》（面试官）政府部门的人相当喜欢宽表，实际工作环境中，不查数据，一般都是要求下载为excel，他只关心本部门的数据，那个数据没有那么多，他也不会写SQL，就要求你整到一起下载到excel让他去操作。（面试官）为什么这些理论和实际差别很大呢——》早期数仓很贵ODS最大的价值——》万一领导马上就要数据，数仓来不及跑，可以直接从ODS拿，像泄洪闸一样的方便的东西，另外一般参与ODS建设的人的资历比较老，ODS可以减小，但不能被干掉。面试官建议：你的逻辑能力、学习能力都不错，再找个方向去积累，数仓有些没那么牛，但可以做很久。