快手数据研发一面（40min➕，比较简单，面试官和善） 1.深挖项目，项目架构选型，不同数据为什么存储在不同位置等之类的问题 2.MR工作流程 3.Hive和Spark的区别 4.细挖简历，比如说说简历中复杂SQL的难点在哪里，如何解决 5.认识什么告警类型，都如何处理 6.数据倾斜如何定位，如何解决 7.数仓分层以及分层作用 8.DWS层和DWM层的区别 9.spark的driver,task,job,stage之间的联系 场景题，对直播中的金额数据如何进行数据质量的一个检测 手撕算法:最大子数组和 SQL:最大连续问题 二面（50min➕，主要难在项目拷打，八股很简单） 1.深挖项目非常细节的点，从数据源接入到模型落地的流程和具体实施都问了一遍，有没有出现过比较难解决的问题，特别细节，项目拷打30min左右 2.数仓分层理论 3.数据倾斜解决 4.spark性能优化 5.spark的完整工作流程 6.spark宽窄依赖是什么意思以及宽窄依赖作用 7.说说你个人对数据仓库的理解 8.了解Kappa架构吗，说说 SQL:一道平均数开窗题目

快手26届秋季校园招聘正式批今日启动

-无限次复活，无限次复活！

-快Star岗位的应聘结果不影响正式批，快Star流程结束后，可以继续投递正式批岗位！

【岗位类别】工程类、算法类、产品类、设计类、市场类、项目管理类、销售类、游戏类、运营类、战略分析类、职能类(一次限投递一个岗位。该岗位流程结束后，可以重新投递其他岗位）

【工作地点】北京、杭州、深圳、上海、广州、武汉、兰州、郑州、青岛

注：请点击“应届生”，【快star-X】岗位优先处理简历！

【内推链接】https://campus.kuaishou.cn/recruit/campus/e/h5/#/campus/jobs?code=campuskMkBZMcJu

内推码：campuskMkBZMcJu

大家投递完可以在评论区打上姓名缩写+岗位（比如PM+LJJ），我私你们面经~~

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