仙工智能秋招数开一面

写写面经攒人品1、自我介绍2、介绍一个实习过程中的项目3、根据实习经历深挖4、你用的数据库是什么？5、遇到大量级数据这个数据库的优化方式？6、排序的函数？这三个函数的区别？要查询在班级的排名和在全校的排名方法分别是什么，有什么区别？7、反问面试官人挺好的，反问环节他说知道我的项目里面的机器学习应该也只是了解基本原理，就没有多问，主要围绕实习经历展开。面试完第三天就发了感谢信😭

1.你是数学专业，为什么想去做一个 DE2.有了解过什么计算引擎的源码是怎么实现的吗？3.flink 的处理框架和 spark 的处理框架的区别4.场景题：购物车页面推荐：在用户下单时，统计用户一年的消费情况，以便于在购物车页面做出合理的推荐，这个怎么处理呢？你对这个问题是怎么理解的？5.广播是如何实现的？6.rdd 具体是如何实现的7.spark 里边 partition是什么？8.怎么去识别一个 sparksql 任务是否有倾斜或者需要优化？9.会用 sparkui 吗10.对 jvm 的理解11.堆内内存和堆在内存的理解

之前也面过这个公司，面试问题如下1 先自我介绍2 为啥要来面试这家公司，这家公司有哪些地方吸引到了你3 平时干数据工作只要是做啥事情，感觉干数据工作对你有啥帮助4 对于数据来说你如何评价给业务带来收益 价值在哪5 看你有写flink，你觉得flink在实时这一块大致分为几步，如何确保你实时计算的数据没有问题，实时和离线只要场景都有啥6 你做数仓模型怎么设计的，业务方对你做的模型满意吗，怎么进行体现的7 看你有使用olap引擎，你觉得哪款olap引擎好用，为啥好用

60分钟，是个说话非常温柔的小哥哥，压力一点都没有，一直在表扬。40分钟问实习1.讲讲实习项目a业务逻辑（分为商家-平台-用户三个视角）2.刚才说商家视角，业务上细节问题3.平台视角，站外流量主和广告主关系4.用户视角，下单享用评价返现的设置5.设置佣金比例，在业务逻辑上该怎么设置，才能三方互赢（业务思考）6.如果产出时间低于预期，怎么处理7.对于数据安全质量方面，DQC如何配置，才能体现对数据仓库的思考8.你觉得数据仓库对公司业务带来的价值是哪些（开始蒙蔽，但是答得还行）9.如果有新的转化事件，为了不冗余，怎么处理（加个统一的归因模型）5分钟反问1.业务范围：也是广告相关2.作息时间（比较卷...