美团软开-大数据科学方向面经

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4.8美团数据开发一面,记录一下面经供大家参考,同时积攒人品,希望顺利OC。(25暑期转正实习)
面试官人很好,整个面试过程约一小时十五分钟,非常nice,面试官全程视频,也给了我很多建议,受益匪浅,整个过程八股较少,都是穿插项目问八股,感觉面试官一直在从我会的角度深入。具体如下:
1.你知道hive的窗口函数吗,窗口函数有哪些,都是干什么用的,知道lag函数吗,做什么的
2.平时用Spark的时候关注过内存管理吗(没了解,面试官说可以多看看这个)
3.Spark算子类型了解吗,种类和具体的算子案例
4.Spark内存管理了解吗,内存管理的机制介绍一下
5.Spark sql调优是怎么做的
6.使用过scala语言吗,用在什么地方,在编写代码过程中有什么挑战
7.spark缓存机制了解吗,有那几个函数(cache、persist)Spark缓存级别有几个,具体内容是什么
8.Spark一般用在什么场景,了解Spark图计算的框架吗(这里因为我项目里有一个图计算的项目,就问了一些图计算的内容,比如用到的算法,还有一个中心度算法,可以多了解一下)
9.Spark的数据倾斜问题,map-side-join,spark的spill机制,如果内存不够了要怎么办,如果手动设置了某个参数呢(这里具体的参数名忘掉了)
10.SQL题,牛客SQL 16题,较难,一开始没啥思路,就把那些SQL语句都写上了,包括limit啥的,测试没跑通,刚刚想重新分析一下,面试官说没关系,题比较难,也基本上写出来了,就没让我再继续改了。
之后又问了我一些问题,比如base北京能不能来,居住问题,了解美团的业务群吗,中间还问了我一些项目管理的问题,感觉都不像技术面了。
整场面试感觉题目答上来百分之95吧,SQL题没做出来有点遗憾,不过感觉好像面试官不是很在意。
反问问了一下base,是不是在望京那边,然后问了一下面试官对于大数据学习的一些建议,面试官建议我可以先区分一下大数据的具体内容,比如离线在线、源码开发还是数据仓库等等,然后根据具体的方向学习对应知识。
最后总结一句,面试很nice,面试官也很nice,大家都说美团的面试让人感觉很好,现在看来的确如此。分享一下,积点德,希望能顺利二面然后OC
全部评论
哪个部门啊,我到店酒旅一面聊的很好过段时间挂了
1
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发布于 04-11 11:04 安徽
请问下牛客的SQL16题是哪个呀
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发布于 04-12 01:23 英国
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官网直投
请问有二面了吗
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发布于 04-15 16:27 北京
过了吗?
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发布于 04-16 14:01 广东
佬 期待二面面经
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发布于 04-17 12:01 北京

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05-07 14:13
已编辑
武汉大学 测绘类
#软件开发2024笔面经##美团#首先大赞美团面试官们,真的很有亲和力,一直安慰我别紧张,没事时间有点久了,写一下我记得的一面 4.22大概半小时吧,因为我简历写了挺多树模型,问这个比较多。先自我介绍,然后面试官也介绍了一下部门。1、三种经典决策树,以及所使用的划分标准,能否用于分类或回归2、xgboost和gbdt的区别3、集成模型有哪些,解释一下4、数据不平衡的处理5、MySQL数据库三范式6、隔离级别,分别能解决什么问题7、事务属性ACID8、sparkml流程9、自动机器学习10、数据结构,数组和链表的区别,哈希表等等其他的不是太记得了反问:因为我开头过于紧张,第一次面试就是美团,真的有点慌,忘记了面试官介绍的内容😭,所以我就又问了,实习生主要做什么二面 4.26大概一个半小时,和简历强相关,基于简历发散提问。一开始问了些科研,老害怕了,看有面经说问科研是婉拒,但其实是面试官考察思维的一种方式,会在同学介绍科研和项目的中间插入问题,这些提问和自己的项目比较相关,就不说啦。然后面试官自己出了道题,不是牛客和力扣上的,我用python写的,不难,就是很紧张脑子空白。第一种方法做了下卡住了,然后面试官提示我用另一种方法,但是我倔强的又开始尝试其他方法,最后用面试官提示的方法做出来了。还有最近在看什么书,未来规划等等。很期待在美团开启实习生活,面试体验很nice,我觉得美团确实是愿意培养同学的,耶✌️
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