字节秋招意向

#如果秋招能重来，我会____#
前两个流程一面挂，三面挂，加起来九面终于拿下了
数开岗，终于有个稍微好一点的部门了
求求其他的也给我泡出来吧，26秋招对我好一点
--timeline
一面 9.22
二面 9.24
三面 9.26
hr面 10.10
加面 10.16
oc 10.22
意向 10.28
--附面经
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一面（常规八股+项目深挖+coding）
--项目（15+10min）
1.拷问比较深，两个都问了一下
--八股
1.谈谈hadoop生态的理解（又问了nn，小文件，mr有几次归并排序）
2.groupingset和cube的区别
3.sql提交到hive的解析过程
4.hive数据类型有哪些
5.spark数据倾斜
6.Spark AQE特性
7.三次握手四次挥手
8.网络传输的七层架构
--手撕
1.算法：最长连续无重复子字符串长度
2.sql：连续登陆
--简单唠会嗑
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二面（+1，50min，没记太全）
--项目拷问（15min+5min）
--八股
1.数据倾斜
2.spark与mr区别
3.count distinct优化
4.数仓分层意义
5.场景：结合订单过程，设计事实表
6.checkpoint
7.反压
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三面（+2，70min，开放问题较多，考的比较广泛）
--数分&数产
1.数据分析师常用的分析方法？
2.埋点定义的核心
3.数据采集通用的属性（埋点公参）
4.指标定义怎么做？
5.一个业务过程的不同阶段应该看什么数？
6.做数据看板的关键
7.数据看板不同的数据内容怎么摆放（提示了一下产品动线）
--数据研发
1.app层的需求过来之后怎么理解和解决
2.如何理解数仓模型重构
3.怎么从业务中抽取维度和事实
4.数仓模型好坏怎么衡量
5.Shuffle的oom
6.jvm
7.服务器cpu满了怎么排查
8.java读写数据库
9.java调用api
--数据挖掘
1.python中常用机器学习包有哪些
2.随机森林算法原理
--智力
1.小球称重问题
--手撕
1.汉诺塔（又出了一道字符串，我说考过了，换成这个了）
--反问
1.字节的中台架构
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hr面（40min）
1.自我介绍
2.项目介绍
3.优缺点，举例说明
4.优先级怎么分
5.手上意向
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加面（+3，40min，场景题）
1.clickhouse
2.行式存储和列式存储的区别
3.数据如何反哺业务
4.如何理解业务数据化和数据业务化
5.场景题1:视频+点赞数，设计一个架构（不限于数仓）
6.场景题2:功能上线之后，请以分析师/dpm的角色设计指标体系
--反问
1.数据业务化怎么做？
2.ai落地场景？