针对简历的项目提问，介绍一下mapreduce的过程，spark的优势，数据倾斜的解决方案，数仓分层的好处，介绍一下flink,如何实现精准一次sql题：现在有一张表存的是这两个字段，student_id, score 数据格式如下，lihua01,['math':98 english':87, chinese':99].写一个hivesql实现查询每个学科排名第三名的同学sql题：hivesql实现查询今日订单量是过去7日订单量均值的2倍的商家id#牛客AI配图神器#

1. 基本情况方向：数据工程，时间：40分钟结束、16:00开始，无手撕，多场景2. 自我介绍3. 一些能够回忆起来的（或许有不正确的地方）：（1）提问R：你这个项目是课程作业还是什么？R：那你说说Hive和ClickHouseR：你谈到了OLAP，那和OLTP有啥区别？R：没了？ClickHouse适合那种场景？R：可以用作实时数仓吗？R：课程中有数据库相关的吗？只有数据结构与算法？R：MySQL系统学习过吗？R：数据怎么导入到ClickHouse的？R：直接到ClickHouse？R：数仓分层？四层讲讲。R：那为什么要分层呢？DWS已经差不多了为什么还需要ADS呢？R：场景题：在你的表上新...

从研二上学期开始尝试找实习（本人没有大厂情节，纯属混口饭吃），本贴属个人纪录，旨在留下这段难忘的经历。研二上：1. B站-数据平台大数据开发实习生（处男面）- 已挂：人生第一次面试，开始抱着试试的态度没想到B子给了面试机会，但是我的表现实属难崩，面试官从亲切随和到面露难色，面试具体问了一些科研方面的情况，以及包括数据分析，机器学习，spark的八股，一道sql手撕（连表查询），整个时长30分钟，到点即拜拜。整体不算难，奈何当时自己实在太菜。不出意外，一面挂。2. 梅斯医学-数据处理- 已挂：算是一个中厂，第一次经历长达一个小时的面试拷打，面试主要围绕简历展开，包括科研、比赛的一些情况，针对简历中的技术栈问的特别详细，甚至口述具体代码怎么写（例如爬虫等），还包括场景题，例如如何从一大段文本中提炼想要的信息？关键词匹配？等等，其他的忘了。自认为答得还行，奈何5天后，通知已挂。经过上述羞辱，楼主深感求职不易，痛定思痛继续沉淀，加上小论文返稿了，决定下学期再战。研二下：二月底开始疯狂投简历：1. 安兴实业-数据专员-已oc：面试信心满满，做好了手撕的准备，结果就打电话问了些无关紧要的逻辑问题便顺利入职（例如，你怎么进行多任务安排？）。2. 蔚来-数据分析-kpi面：楼主以为又是难得的机会，随即全力准备，恶补数据分析知识，在牛客、xhs搜了很多的面经，面试针对项目问了一些机器学习算法的原理，数据处理方案，数仓实时工具，三个面试官轮流问，问的不痛不痒且无手撕。3. 岩山科技4. 安般科技5. 惟翼6. 华申瑞利7. 和鲸科技8. 依图9. B站-笔试10.中电科子公司11.平安租赁 最后入职中电科子公司，细节后续再更新。

愈发意识到自己的不足，每次的面试官都是老师，给我批评鼓励和指点，非常感谢。30min迅速结束，两道简单的SQL（奈何手生了，脑热了，没做出）。狠狠刷题狠狠背八股问题速览：1.自我介绍2.为什么选择数据开发？3.有无实习经历？4.学习的方式（是通过什么渠道学习的）？5.SQL题目做过没有？（开始手撕，两道题目）6.你会参加这次秋招吗？心仪的公司讲一下？7.对Spark掌握怎么样？8.Spark有什么理解，比如RDD？数据倾斜？9.可以给我介绍一下你学习到的数仓是个什么吗？10.主题的划分依据是啥？11.主题的概念是什么？12.简历写到星型和雪花型模型，这两种有什么区别？13.比如...