一面居然是hr面，震惊我1.自我介绍+家庭情况2.不读研的原因3.最有成就感的一件事4.挑战与挫折的一件事5.做的项目有多少人用，用户画像如何6.如何看待小红书、脉脉等平台有很多负面的、不实的言论7.选择京东的原因许愿二面

1.自我介绍、成绩排名、读研计划、奖学金、是否挂科、有无数模竞赛经历2.介绍项目，数仓设计中主要考虑的点3.开发用的语言4.项目数据量多少，报表用什么软件做的5.实习工作介绍，dqc怎么用的6.实习最难的一点是什么7.机器学习和深度学习了解吗8.python常用的包9.rdd和dataframe和dataset的区别10.hive查询过程怎么优化11.你的性格在工作中的优势总结：无竞赛无奖学金不会机器学习，大寄

太久没面试，今天下午面试结结巴巴的，思路也不太清晰。不过在连续两个问题回答错误之后，就突然觉得释怀了，有种无所谓的态度，后面反而答的好了😂😂

timeline：7.22 自评 7.30 主管评 8.7邮件意向打响本鼠鼠秋招第一枪之后就是正式的秋招环节了希望秋招不要被拷打太狠

timeline：3.26一面 3.28二面 4.1oc今天离oc已经过了两天了，offer邮件还没发给我，尝试着发邮件给美团招聘还有打电话给面试官，但都没联系上。明天清明节又要放假三天了，感觉等的好煎熬啊4.8 已offer

1、自我介绍2、数仓怎么自学的3、整个项目架构说一下4、数据域是什么概念（提到了数据类型），那如何界定数据类型呢5、总线矩阵构建过程6、dwd层怎么设计的7、了解业务过程这个概念吗8、分域的话，在dws表中有没有可能会跨域（举了个互动域和活动域的例子），结果告诉我这样的话你的互动域设计的其实是有问题的（挖坑给我跳，悲）9、星形模型和雪花模型10、缓慢变化纬为什么用拉链表，他说他第一次听说拉链表是为了这个设计的11、mapreduce的计算过程12、上述过程排序的目的是什么13、reduce怎么知道哪些数据该被他拉走，假如有10个reduce会拉几个map14、spark排序和mapreduce排序有什么区别15、combiner是什么，在哪里用过，怎么用的16、rdd五大特性17、你怎么理解分区器，分区器可以做什么优化，就单单能提高并行度吗18、一道动态规划，比较常规，但没调出来面试官建议：数仓部分掌握的不错，多刷题自己的算法能力是真的lj，感觉就最后这道算法题一下给我判死刑了，面试官搁旁边耐心引导，但我就是磨磨唧唧才搞出来，看来之后还得继续大战**。

30min拷打项目，其他八股一点没问，算法和sql也没做。跟我说如果还有后续的话还有一个hr面。怎么就三十分钟啊？不会KPI了吧，许愿许愿许愿

1、自我介绍2、今后规划，为什么不读研，爱好3、对美团的了解4、项目介绍以及分工5、数仓分层介绍，为什么要分层6、数仓建模方法（范式建模、纬度建模、实体建模）7、平常还有什么方式巩固大数据知识（《大数据之路》、博客、课程）8、写一个快速排序（没写出来）9、两道简单sql①每个用户每天访问的第一条记录②00后中选课人数最多的课程10、有没有用过udf11、hive和spark的区别12、数据倾斜及其解决方法13、数据库索引（b+树），哪些索引应该创建，哪些不应该创建14、机器学习有没有接触过（没有）15、你认为数据开发是做什么的面试感觉答的挺稀碎的，好多问题没回答出来，面试官没有提前准备问题，导致我回答完一个问题后就会陷入二十秒的沉默（面试官想问题），还是挺尴尬的 ，还能有机会嘛3.27更新 已约二面

1、自我介绍2、spark宽窄依赖，stage划分3、rdd的弹性体现在什么方面4、group by 和reduce by的区别5、spark内存划分，内存调优参数6、spark的join有哪些，sort merge（没答出来）7、spark的shuffle过程，和mr的区别8、数仓总线业务矩阵是什么9、数仓分层，dws层存在的必要性是什么10、spark以及sql的优化经验（数据倾斜除了加前缀还有什么方法，大表join大表怎么办）11、小文件问题怎么处理12、用户id两张表设计时一个是bigint一个是string后面join有什么后果（没答上来，面试官说底层先会转成double）13、round和roundseed的区别（面试官说假如maptask失败后round会分配到不同的reduce中，roundseed每次随机的值是一样的，网上没有查到roundseed，有没有大佬教教是不是我听错了）14、两道sql①连续登录天数②互相关注的用户（用case+concat）一次体验不错的面试，面试官人真的好好，很耐心引导我不会的问题，许愿二面更新 3.29二面

不知道的还以为是HR面呢，基本没有专业问题1、base杭州能否接受，有无考研想法2、自我介绍（要求说优缺点，特长，经历）3、希望我证明我在学校是一个比别人优秀的人，问我怎么回答4、补充回答自己的软实力如协调、沟通、分析能力，对自己如何评价5、觉得大三的自己和大一有什么区别6、如何自学7、素质测评写了哪些题，你对哪些题有优势，哪些有劣势8、你觉得你和别人沟通时，说服能力怎么样9、讲学校课程设计的逻辑体系，为什么要这么设置课程10、大数据处理主要解决哪些问题，为什么不用传统的数据库，你的项目算不算大数据11、共享屏幕四道sql（说思路）①解决count（distinct）的数据倾斜问题②查询用户支付次数大于3且总金额大于1000的记录（能不能不用子查询）③查询所有课程都大于80分的同学姓名（不使用子查询）④连续登录的最大天数12、介绍缺点13、大模型的使用感受和对专业的影响14、面试感受是不是和以前不一样15、我旁边有一个ai助手，怎么最大化发挥他的能力（架构分解）16、面试官总结：你们对事情的关注点太小了，要有与众不同的观点，你们虽然在很高等的学校读书，但是实话实说整体感觉很平淡，没有哪一方面令人印象深刻，建议对问题和工程要有自己的思考，提升自己的软实力，积极学习。总体面下来就感觉寄了，也是提前说拜拜了。

今天整理了大数据开了的实习，可能不是很全，但是鼠鼠准备就按这个表海投了，多面试积累积累经验