1 介绍一下你做的数仓工作2 数仓模型怎么设计的，用到了哪些技术3 如何做到数据不延迟，数据准确4 你觉得一个好的数仓该怎么设计5 flink和spark的区别，spark的宽窄依赖，flink的3种窗口和并行度怎么算6 卡夫卡分区该怎么控制，如何监控一个实时任务是否延迟，怎么确保数据计算是准的7 经典面试题，用户的开会时长和用户的职级判断8 目前数据湖和数仓哪个用的广，平时有接触到湖仓吗，用的哪些技术，比如hudi,paimon等等，这些技术组件哪个更好，有哪些优缺点

时间：2025/4/22下午3:30, 面试时长：30分钟。首先是面试官讲解了饿了么数据小组的整体情况。问了一下我自己想做的岗位以及未来规划。面试采用饿了么专用平台，写两道SQL题，使用窗口函数即可。关于数据分析中，指标的选取，有什么说法？（选取xxx指标的依据是什么？）业务题，问题是饿了么平台在支付宝的订单下降了，应该怎么分析，整个分析链条是怎样的？问了一下我的项目要解决什么问题，遇到的难点是什么，怎么解决的。

面试官挺年轻的，感觉二十来岁，而且全程拷打我spark底层，我估摸着是刚入职八股没忘干净自我介绍自我介绍我一般说，我是谁，来自xx学校，然后熟悉xxx技术栈，在xx实习，职责是xxx。介绍实习(5min左右)开始八股数仓建模1. 讲讲维度建模2. 讲讲事实表和维度表，讲讲事实表几种类型3. 讲讲事务性事实表和周期快照事实表的区别，应用场景4. 为啥不用事务性而用周期快照5. 讲讲拉链表Spark5. 讲讲spark底层做了哪些优化(我讲了列裁剪+分区裁剪)6. 为啥行式存储不能列裁剪，非要列式存储7. 讲讲列式存储底层是怎么做裁剪的8. 为什么谓词下推不叫谓词上推，不是将where/on条件提到靠近数据源的地方吗9. 讲讲shuffle底层(我讲了hashshuffle和sortshuffle)10. sortshuffle一定会排序吗(bypass机制)11. 讲讲宽窄依赖12. 讲讲广播变量底层实现13. 如果变量不在driver端广播，而是在executor端怎么办14. 讲讲spark中的join底层实现15. 讲讲rdd，rdd的弹性是怎么理解的16. spark内存计算你是怎么理解的17. dateframe和rdd的区别，对操作的数据来说还有啥不同手撕SQLlast_value+case when解决秒了反问面试官一直问，直到我不会再换个，不过面试官没板着脸，在笑，所以对我来说压力还好，不是特别大。

小米一面挂因为家在武汉，所以还是蛮想去小米实习，顺便回家的，但可惜一面挂，感觉我的这个没有很大的参考价值，因为确实不记得题目了。1.代码输出提，闭包+变量提升。先是一个很常规的输出题，做出来后，就评论区发给你好几个for循环的闭包+变量提升的题目，大致第一个是常规的，后面就是什么 自执行，变量放里面，放外面，放后面，直接传入变量，先定义函数后执行这些东西结合for循环的变种，反正我感觉我是已经绕 晕了，有点乱答的意思了，然后面试官就问你答案，理由，也不说正确与否，没有反馈，后面觉得反正乱答也说不出理由，干脆就说不会了。2.react输出题，结合setTimeout,useEffect更改sta...