技术 (1)你们数仓用什么建模方法，说出常见的建模方法?(2)维度建模有什么好处?为什么选择这个?比如最后业务需求要增加一个维度，我们需要做什么工作?(3)怎么判断一个需求能不能实现，你们的判断标准是什么?需求变更要做什么(4)增加一个维度后发现查询的速度变得非常慢:是什么原因导致的?(5)你们ADS层的数据量每天的数据量有多大?ADS层再MySQL中的表是怎么创建的?有什么注意事项?索引怎么创建的?(6)你知道Spark的宽窄依赖吗?有没有把宽依赖转化为窄依赖的例子?(7)Spark参数调优做了些什么?算法(1)-个1ist[1,5,5,7,9]去重，并计算时间空间复杂度(2)单链表的反转

想投点数分岗位，小公司都没动静面完hr都不回信息，一问就是还没面完还有等的必要吗

1.简单问问项目2.Spark的执行流程3.宽窄依赖4.RDD和Dateframe5.RDD:是 Spark最基础的分布式数据集合抽象，本质是不可变的、分区的元元素集合(可以是任意类型的对象,如整数、字符串、自定义类等)。它没有预设的Schema(数据结构)数据以"对象"形式存在,Spark对其内部数据类型无感知。6.DataFrame:是带有Schema的分布式数据集合,类似于关系型数据库中的表(有列名和列类型)，但数据分布式存储在集群中。它本质上是RDD的扩展,在RDD基础上增加了Schema元信息(扫描述列名、数据类型等)使Spark能理解数据的结构。7.排序窗口函数8、python的特点9.is和==的区别判断值是否相等用(如比较数字、字符串、列表内容);判断是否为同一个对象用 is(最常见场景是判断xisNone,检查变量是否为None对象)。sq1:跑得慢,哪里可能有问题-----识别倾斜,拆分处理

想问下双非本26届，干数据开发的，一共拿了两个offer，其中拒了一个，还一个是给到7k×14，base在福州，想问下这个薪资可以去吗