唯品会大数据开发一面

1.spark架构2.写spark sql的时候会考虑什么3.hdfs架构4.小文件问题的解决5.yarn架构6.怎么看待资源调度框架，资源调度一般要考虑什么7.Yarn队列8.进程和线程9.CPU调度方法10.spark源码看过吗
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发布于 02-20 16:11 山东

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offer1 某大厂 比较核心的部门 数据开发 技术栈应该就是java大数据的一套。优点：核心，挣得多。大厂。缺点：很卷。时长12小时起步。转正hc未知。base一线。数开的话java大数据那一些经历对秋招找后端工作会有帮助吗？spark flink之类的offer2 某中厂 to b平台后端开发优点：听说不是很卷。转正概率较大。缺点：title不大不知道能不能对后续找工作有帮助。整个暑期下来深感疲惫，也没有信心能再卷过秋招，所以很纠结这两个offer。两家错过了之后未必能再进去了。中厂秋招的人应该是更少，大部分转正。秋招其实想看看国央企机会，但我成绩不太好，是不是还是只能卷互联网。求大家提建议
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05-07 00:33
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05-10 23:36
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1 在介绍数仓模型时大概分下面介绍数仓分层有哪些层，每一层的作用和构建原理，有哪些数据域和主题，对于域和主题是怎么划分的，数仓命名规范怎么定的，ads层主要是怎么设计的，数据怎么对外运用，数仓不能跨层依赖，dwd必须要有ods的所有字段，不能聚合操作，dws一般都是轻度聚合，比如用户和订单的聚合，ads通常不能直接来源dwd，只能从dim和dws来，dim层快照和非快照的区分2 实时任务如何做到不延迟我认为该这样答，首先确保source端消费能及时消费，要评估一下数据的QPS，然后中间计算阶段并行度要够，在规定时间需要计算完成，最后sink阶段需要及时落表，还有就是任务失败要从checkpoint拉起任务，并且消费kafka的偏移量要从最新的地方拉起，防止重复消费导致延迟，
查看2道真题和解析 面试经验谈
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05-10 23:23
门头沟学院 大数据开发工程师
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