数据中台的工作是真爽啊

八月份到现在陆续面了几家，感觉秋招就这样gg了微派 一二三面 oc，需要提前实习没去美团 二面挂小红书一面挂百度约三面时间，但是面试前取消了shein 一面挂，纯八股早知道早点报小韩训练营了！

近期签下了三方，秋招也算是告一段落了，年包达到了在成都非常理想的数字，其实从国庆开始就再也没有进行过面试，流程都是国庆前的。本人bg211本，从学习java到实习再到最后拿下五个秋招offer，历时六个月，前几天刷到一篇同bg的前端选手0offer遗憾离场，不胜唏嘘，遂决定写下这篇文章。3月，尚未接触java，那时候腾讯的s线来学校招暑期实习，那是我第一次思考本科毕业的出路，然后投递了当时的hr岗位，过了群面，倒在了一面，那时候竟然直接跟面试官说就是来碰碰运气。面试失败后，先学了一段时间cpp，发现资源和岗位都比较少，3月底，正式转java。4月5月，从javase开始，一直到springbo...

一面： 1.实习经历追问，数仓建设流程 ，为什么要设计各个层2.spark的任务调度流程，spark的数据量级3.spark的性能优化经验？4.如何定位任务失败？有哪些原因？分别应该怎么处理5.对于数据治理的理解，在元数据管理的治理中不同的元数据分别有什么作用？你是怎么使用的？6.数据倾斜的情况在具体的什么业务中出现，举例，并给出你的优化方案7.如何去保障数据的质量？数据标准你是如何制定的？8.为什么源数据存在mongoDB？9.了解agent么？大致讲一下agent的工作原理，mcp和functioncalls的区别是什么？10.是否参与过模型的微调？agent的数据具体如何处理？数据增强那一块是怎么做的？手撕：拓扑排序，leetcode hot100课程表的变形 medium难度

60分钟。1.自我介绍实习2.问实习的业务逻辑3.数仓分层主题域4.怎么样提高明细层模型的复用性5.汇总层和应用层的区别6.汇总层是新建一张表还是复用已有的7.不同链路的数据怎么保障数据一致性八股8.sql的执行解析顺序9.Spark和MapReduce的区别10.Shuffle产生性能消耗的原因11.HDFS读写架构12.B树和B+树区别13.快速排序的时间复杂度和最坏情况14.CPU缓存的作用15.TCP三次握手和四次握手手撕16.判断树B是否为树A的子结构反问业务：抖音数据中台base：北京上海新加坡对校招生看重：八股，基础知识。