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#

以下四个排序是面试时的高频考点，直接背住，快速手撕。冒泡排序（注意使用flag提升效率） public class bubble_sort { public void bubblesort(int[] nums){ if(nums.length<=1) return; boolean flag=true;//标记位，如果已经有序，立即结束 for(int i=0;i<nums.length-1;i++){ for(int j=0;j<nums.length-1-i;j++){ ...

开心，至少第一次投递没有被简历晒掉。明后天正式开始海投

问的比较少，感觉像是kpi1.MapReduce和Spark的区别2.spark的作业提交流程3.spark的RDD算子特点4.spark的宽依赖如何产生5.Flink如何检查背压（这里直接给我干懵逼了）6.left out join，inner join，full out join的区别7.数组和链表的区别8.Java的Map的底层实现反问：刚才答的怎么样面试官说spark的作业提交流程那里答的不是很好，没有体现资源分配过程，Flink背压通过看FlinkUI和日志文件检查出来