数仓面试

(昨天忘记录了，有些忘记了)比较常规的八股1.自我介绍2.数仓实习中主要在哪几个数仓分层中参与过工作3.数仓中etl的工作简单说一下4.窗口函数中三种排序的区别5.SQL中排序函数有哪些6.用过哪些bi，有没有从零搭建起bi报表7.数仓中数据校验怎么校准，排查的时候有什么流程8.实习中业务问题，实习中遇到哪些比较困难的事情9.数仓分层有哪些，分层有什么作用大概是这些，有点记不清了反问:入职后主要涉及业务——餐饮业务我的表现怎么样——技术深度超过大多数人，业务沟通能力欠缺，我们需要更多的和客户接触面试后问了HR，没有明确表示拒绝，一周内出结果

前言近一年，大数据面试的风向正在发生明显变化。过去，面试官更关注：数仓分层怎么设计？指标体系如何构建？Spark 调优怎么做的？而现在，越来越多的面试开始追问：你有没有做过 AI 相关项目？LLM 在数据场景中如何落地？RAG 是怎么设计的？AI 不再是「加分项」，而是逐渐成为「基础能力」。但问题是 很多人所谓的 AI 项目，只停留在：调个 API写个简单问答 Demo这在企业级场景里，是远远不够的。真正有含金量的 AI 项目，必须要解决真实业务问题，并具备：检索增强（RAG）落地能力LLM 语义理解与 Prompt 设计能力工程化架构能力（可扩展、可复用、可维护）而在我们当前的数据仓库体系中...

1.项目相关2.项目数据量多大3.数据清洗用的是hive还是spark4.小文件合并，数据倾斜5.ai运用能力，是否能分辨正确性6.hive sql（更新查询计算相关）7.是否熟悉python8.什么时候到岗，能工作多久9.反问第一次面试，感觉有点紧张，数据倾斜那一块说的时间太长了，面试官很友好

笔试时间：2026年3月15日往年笔试合集：2023春招秋招笔试合集2024春招秋招笔试合集第一题：划分（MEX 最小值最大化）难度： 中等题目描述给定一个长度为 的数组 和一个整数 。需要将整个数组划分成恰好 个连续子数组，每个子数组至少包含一个元素。对一个数组 ， 表示没有出现在其中的最小非负整数。在所有可能的划分中，定义：其中 为划分得到的子数组。你的任务是使 尽量大，并求出能达到的最大值。MEX 定义： 指在数组中没有出现过的最小非负整数。示例：输入描述第一行包含两个整数 （），表示数组长度和要划分的子数组个数；第二行包含 个整数 （），表示数组的元素。输出描述输出一行，一个整数，表示...