大数据八股有需要可call我

1.挑一个项目介绍2.了解实习经历3.针对实习项目，问数据层次怎么分层4.数据分层的作用5.针对具体实习项目，说明业务逻辑6.说明实习项目的“订单量"这个指标从源头到产出的 ETL过程7.针对实习项目，复盘后最大的难点是什么8.复盘之后有什么收获9.你刚才说复盘收获是处理小文件，那么spark怎么处理小文件的?10.处理小文件有哪些方法，举例子11.hive冷热分离的方法12.你刚才提到了组里有做ec存储，你了解ec存储吗13.暑期实习有什么感受，转正了吗14.了解spark的semi join吗，他是干嘛的15.了解spark的AQE，这是什么16.你刚才讲AQE提到了广播机制，这个在spark中很重要，讲讲广播过程呢17.了解网络吗?讲讲三次握手和四次握手区别。18.了解数据结构吗?讲讲0(nlog n)的不稳定排序算法Q1.求开方:给定排序算法。num=5.79，error=1e-8，求x使得abs(x^2-num)

1.宽表的设计原则2.指标体系的设计原则，标签的设计原则3.有没有用过其他数据平台？4.了解不了解什么建模理论5.spark参数，答core*2，为什么*2？6.数据倾斜7.doris和clickhouse对比8.doris行存还是列存9.你说你会Java，类初创了解吗10.类初创一点都不了解吗11.MapReduce实现topk12.Java类初创一点都不知道吗(已经不说话了)13.平时处理过什么级别的数据，GB TB PB？14.AI了解多少

1.深挖项目(数据源，项目难点，上游下游等等)2.项目中遇到的数据倾斜3.你提到了加盐，如果一个key前面打了随机前缀如何找到这个key对应value的最大值4.你最难的一个指标SQL是如何实现的5.你数仓建设的原则(答的不好)6.数仓的分层7.事实表和维度表的区别没有问技术栈八股，没有手撕

满帮一面 1.实习问了细节2.手撕 三数之和=03.mapreduce与spark区别4.spark很容易出现的问题（内存问题）5.数仓分层二面常规hr面