【数开秋招面经】快手-用增

面试时间：2025.03面试部门：生活服务timeline：3.12一面，后续已拒一面（45min）自我介绍离线数仓项目介绍（业务细节+建模过程）实习经历中如何整合异构数据源（说了数据采集工具、采集过程以及ELT思路）事实表的分类及其应用场景（事务型，周期快照型，累计快照型）简要说明数据倾斜问题如何解决（hive+spark）sql手撕：最大连续登录天数算法手撕：数组倒序排序（选一种排序方法即可，我选的快排）

hr听着很忙，本还想问清楚薪资结构，对面没时间废话了，就问开奖了哪些，对快手预期多少挂完电话跟一些大佬聊到他们都报的很高，开始期待手子也开个大包了牛友们预期薪资报了多少

总共50分钟10分钟自身情况1.自我介绍2.实习项目技术栈最大难题3.实习项目解决的业务痛点30分钟情景题Q.消息队列，数据量很大，实时性强，给定数据是三元组(from_uid, to_uid, video_id)，表示抖音视频的转发过程，from用户转发给to用户一个为a的视频，然后求每个视频转发的最大深度，输出二元组(video_id, max_depth)from_uid to_uid video_id1 2 a2 3 a……我公式写个dfs，他说怎么处理实时性我公式搞个时间窗口，每一小时进行一次计算，他说消息递归太多会爆我说存储上一次计算的结果，用空间换时间，他说万一树的最大深度不在上...

以下是本人在大数据方向的技术栈学习路线，另外还有诸如HBase、Kylin、实时数仓项目、数据湖项目、湖仓一体等。下面列出的是基本所必须掌握的内容。对于项目方面，建议先离线后实时开发的学习，再之后便是数据湖等项目。另外推荐可以经常翻看《大数据之路》这本书，里面涉及到的理论和企业中的白皮书基本一样。平常也可以多翻看各个公司公开分享的技术文章，源码等。类似阿里的学习文档、美团的技术文档等，在没有实际生产经验时可以了解各个场景下技术选型、底层调优、内存调整、资源配置、数据治理等各个重要环节和内容。1、Java：JAVA SE、JVM、JUC（刚开始只需要看Java基础就可以了，不需要学习一些web框架，因为不管是源码二次开发，UDF开发，还是数仓都不需要用到这些框架（除了平台开发之外），像Spring这些web框架，在学习完所有的大数据框架之后，找工作之前如果还有时间，可以去学一学这些框架【加分项】）2、Linux+Shell3、Git、Maven（了解会用，有印象，如果需要使用能快速学习上手使用即可）4、Hadoop（HDFS，MapReduce，Yarn）5、Zookeeper6、Hadoop高可用（了解即可）7、Hive（重点，需要熟练了解原理，并且会写HQL，以及一些优化，是基础）8、Spark（大部分公司都是写SparkSQL，并且调优，需要明白底层原理，内存结构，SparkUI等）9、Flume10、Kafka（时间紧张的话，可以先放一放，和Flink一起学，kafka+Flink+Spark是处理实时数据的）11、Maxwell、DataX、Dolphinscheduler（项目中数据同步、模拟日常调度工作）12、sgg电商数仓x.0（跟着做完这个项目，就知道什么是数仓，什么是维度模型，什么是指标等等，以及生产中一些内容）13、Flink14、MPP架构（类似Doris、Clickhouse）15、实时数仓项目16、数据治理17、数据湖、湖仓一体18、刷算法、刷sql、刷场景题