虾皮数据开发面经

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