面试复盘|蔚来 大数据 一二面
这次蔚来技术岗好像貌似也许技术只有俩轮，估计提前批三轮把面试官累着了
面到现在，八股已经不顶用了，都是问项目和衍生，没有经验或者思考过有些难答上来。一家公司两次面试深刻展现了小地方想回去的困难，稍微好点的公司比一线城市的竞争还要激烈，大数据岗坑位又少™
™mt早上 一面
1.自我介绍
2.挑个比较熟的介绍一下
实时推荐的流程
协同过滤算法
数据倾斜怎么解决
oom（老生常谈，driver、executor，堆内堆外，动态静态）
groupby reduce by 区别
宽窄依赖划分
saprk提交流程
spark flink对比
hive sql解析过程
spark mr对比
clickhouse优缺点
进程线程
并发相关八股
能来实习吗
算法：节点的next位置
一面面试官明显对面试业务不熟啊，问了快一小时啥啥都问点，说的我都快累死了，下年校招再多培训培训下
中午 二面
1.自我介绍
2.项目
3.用到的算法，怎么优化的
4.oom参数怎么调节（老生常谈，driver、executor，堆内堆外，动态静态）
5.数据倾斜如何处理
6.spark sql怎么转换成java
8.spark 提交过程 集群和standlone模式
9.实习项目，
10数仓的建设分层意义
11，数仓和传统数据库的区别
12.维度建模
13.维度层次之间如何划分
14.引入的实时计算有什么用，实时和离线计算的数据不一样怎么处理，（这块争论了很久，wo™做项目的时候咋就没想过）lambda架构
15.为什么选用clickhouse
16。还有一点java八股
算法：打印二叉树每层节点和高度
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投递拼多多等公司10个岗位