面经|字节跳动-数据开发实习

一面：
1.自我介绍
2.数仓分层
3.来了新的业务怎么建模
4.选用的什么模型，有什么考量
5.如果现在一张事实表一对多一个维度表，此维度表又一对多一个维度表，怎么设计模型
6.实习过程中用的什么计算引擎
7.spark UI会看哪些内容
8.数据倾斜问题怎么解决
9.介绍一下项目
10.为什么有的指标在下沉的时候要拆开来
11.SQL调优，讲一个具体的例子
12.SQL题：求中位数
二面：
1.自我介绍
2.对数仓的理解，为什么要有数仓
3.数仓和传统的数据库区别在哪里
4.介绍一下实习公司数仓的分层
5.实习拷打
6.严格漏斗模型和非严格漏斗模型的区别是什么
7.Spark的RDD是什么
8.RDD的容错是怎么实现的
9.RDD、DataFrame、DataSet三者的差异
10.DataFrame会做哪些优化
11.什么是闭包（不知道）
12.SQL题：直播间最大人数

反问：为什么有些公司有DWM层，有些公司没有，有无DWM层对数仓有什么影响。

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