虾皮 shopee 大数据研发工程师 笔试 9.16

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

1、我会选择把松弛放在第一点。松弛不是指对这场面试不做准备，而是面试的过程中自然流露。有个比较脏的练习松弛的办法就是不停投递拿面试，无论是实习还是正式的工作，量变决定质变。2、除了心智上的调整，我认为对岗位理解透彻很重要。初阶：知道这个岗位的核心胜任力（即，需要怎样的能力？）高阶：知道这个岗位每天在做什么&为什么负责（核心胜任力的具体落地）如果以上内容都能在面试前有个清晰的回答，面试官不会对你不感兴趣🙌🏻“匹配度”这个考察项就迎刃而解3、聊一个我觉得被over-value的点：啃太多行业洞察。尤其是商科类的岗位，比如市场/运营，面试的重心从来不是遍览行业资讯和玩法，而是你过往经历的...

bg 9本硕，某团暑期实习。记录一下80分钟：5分钟1. 自我介绍35分钟2. 了解实习经历3. 针对实习项目，问数据层次怎么分层4. 数据分层的作用5. 针对具体实习项目，说明业务逻辑6. 说明实习项目的“订单量”这个指标从源头到产出的ETL过程7. 针对实习项目，复盘后最大的难点是什么8. 复盘之后有什么收获9. 你刚才说复盘收获是处理小文件，那么spark怎么处理小文件的？10. 处理小文件有哪些方法，举例子11. hive冷热分离的方法12. 你刚才提到了组里有做ec存储，你了解ec存储吗13. 暑期实习有什么感受，转正了吗15分钟14. 了解spark的semi join吗，他是干嘛的15. 了解spark的AQE，这是什么16. 你刚才讲AQE提到了广播机制，这个在spark中很重要，讲讲广播过程呢17. 了解网络吗？讲讲三次握手和四次握手区别。18. 了解数据结构吗？讲讲O(nlog n)的不稳定排序算法。20分钟两个编程题：Q1.求开方：给定num=5.79，error=1e-8，求x使得abs(x^2-num)<error19. 先讲讲思路吧，有什么思路：二分O(log n)20. 刚开始没做出来，面试官提示了下细节21. 后面二分法做出来了，面试官说那如果num小于1有什么变化呢22. 面试官问还有什么方法吗：牛顿下山法23. 公式写上去，但是面试官不关心公式，关心原理：会无限逼近24. 如果是三次方四次方，牛顿下山怎么用呢，公式会变的Q2.1TB的int类型数据怎么在512MB的虚拟机中求中位数25. 已经70分钟了，没时间了，没要求写代码，只要讲思路：外部排序，归并思想26. 面试官问还有什么方法吗：没想到了，但是后面搜了下有分布式排序，mapreduce排序等，估计想让我回答spark相关的，但是真不知道。5分钟反问27. 反问业务、作息、感受：都是套话28. 反问可以提升的点、我的不足：涉及到应聘者的评价，不能说。29. 谢谢面试官勒，吃饭去咯。

50分钟，很佛系很快，面完抖音和微信面快手轻松多了。5分钟自我介绍20分钟实习+八股1.实习项目提问：如何构建按品牌归因的广告投放与品牌的关系？（巴拉巴拉）2.自我介绍提到了喜欢优化，怎么优化1中的项目的？（避免对索引使用函数）3.对实习项目进行复盘（我说了小文件过多和SLA交付）4.对数仓分层的哪一层最了解（dwd和dws）5.（情景题）如果存在一个新的需求，粒度小于dws且大于dwd，你该如何处理（1.新增一层中间层；2.写在dwd；3.写在dws）6.接上5，这样有什么好处和不足？7.如果逻辑非常相似，重复性比较高，怎么办？（设置udf，dwd根据需要变为dws或者中间层dwm）8.sp...