大概面了50分钟，面试官人很好，全程无压力。1. 自我介绍2. 讲一下你做过的项目3. 你刚才说的是数仓的分层概念，介绍下每一层都有什么表，存储什么指标，之类的（记不太清了，总之是深挖项目）4. mapreduce的工作原理5. mapreduce的缺点6. spark为什么比mr好7. 了解实时处理比如flink吗8. 讲讲你的研究生课题9. 数据倾斜以及怎么处理10. 写一道sql吧（口述，挺简单的，窗口函数）11. 了解数分的东西吗12. 了解ab test吗13. 了解概率论吗14. 除了高斯分布以外的数据分布，了解吗15. 了解什么机器学习算法16. 了解什么分析指标，说课题中的指标或者项目中的指标都可以#牛客AI配图神器#17. 学习过程中有什么印象深刻的课程18. 讲讲join操作（说了spark的join）19. 有搭建数仓的经历吗？是如何搭建的（从数据获取，到数据存储，到分层搭建，到数仓调度运维）20. 反问大概是这些内容。面试官问了些数分的东西，但是确实不懂了。找实习以来的第一次面试，感觉准备还是不充分，数仓的东西问的不难，但是说的有些语无伦次了，还得练。#淘天暑期实习##数据仓库##数据研发#

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1.介绍一下一到两段实习经历，自己做了什么，遇到了什么问题，对自己比较有挑战的点。2.项目深入拷打3.假设两个表主key是非数值数据，而且是万亿join万亿，这个怎么处理？4.大表join小表？5.要是mapjoin时，key值是json怎么解决6.Hive表里的分桶，分桶有哪几种形式，分桶与分区的区别？什么时候要去做分桶？7.spark调优思路8.了解的大数据前沿？一道dp+一道hard

淘天 秋招软件开发 一面面经首先自我介绍，然后讲一讲实习的项目，然后根据实习项目的内容拷打八股1. 可以具体讲讲你是如何做压力测试的吗？2. 在你模拟高并发请求的时候，你是怎么样在短时间内产生大量的请求的？3. 多进程和多线程可模拟，那么在只有一个进程的情况下如何模拟？4. 线程开启的数量是否是有上限的？由什么来决定？5. 在Java语言中，假设我要在一秒内发起一万次请求，除了多线程，还可以有什么方法？6. 如果要提高一个请求的反应速度，有哪些方法？7. 你刚刚提到了缓存可以提高响应速度，有哪些你知道的缓存系统？8. 分布式情况下，缓存解决方案有哪些呢？9. 分布式系统中的一致性问题有哪些方法...