一面（4-7）：--大数据相关内容--    拷打用SparkSQL迭代计算的合作项目（常规问题：如你负责哪一部分，做什么内容，难点是什么，价值点在哪里）    Spark和MR区别    Spark宽窄依赖，DAG流程图    Spark和Hive对数据倾斜的处理    Hadoop指的是什么（狭义，广义上来答）    你还用过哪些大数据组件（sqoop,presto,zookeeper）    sqoop用来做什么    presto和Spark的区别是什么    zookeeper干什么用（高可用，不过我只知道理论基础，这一块实操我不负责）    维度建模和范式建模的区别（面向分析和面向事务，一个为了分析可以接受冗余，另一个则尽量拆分表直到没有冗余）    --之后就偏离大数据，侧重于基础知识的考察--    数据库的索引（不会，g）    数据库设计一个图书管理系统，用范式建模理论，要有哪些表和字段（很久之前的课设，所以答得很一般）    http和https（久远的知识，只答了一个后者比前者更安全）    tcp三次握手（有点印象，草草讲了一下）    tcp和udp区别（大二学的，忘完了,g）    数组和链表（简单讲了一下存储地址与增删改查的时间复杂度）--算法--    二分查找（ez）    --sql--    1.统计每个用户每天每种支付方式的总金额（没有数据，只有字段，愣了一下之后解决了）        user_id        pay_method（有两种支付方式）        date        count    2.连续三天登录（sql中经典的难题，但做法死板，多做几遍就会了）--面试官解释--    实习侧重综合能力，所以问了很多大数据之外的内容，这点和秋招有一定差别二面（4-9）：--大数据相关内容--    拷打数仓构建的学习项目    数据仓库为什么分层    数据仓库怎么分层（结合项目讲）    数据仓库分层后每一层的作用（结合项目讲）    缓慢渐变维怎么处理（SCD1,SCD2,SCD3）    SCD2好处，弊端（保留历史数据的同时更新数据，数据冗余比较多（但面试官一直追问还有吗....榨不出来了啊））    拉链表具体怎么做,end_date有什么用    hql怎么翻译成MR程序的（偷面经背了一下）    MR流程详解（看过好多版本的MR流程，挑了一个背了）    select ... from t1 join t2 group by ...  这个SQL执行，要运行几个MR（不会，跟面试官说是两个）    如果用了map join，上面的SQL运行几个MR（不会，跟面试官说是一个（因为mapjoin不用shuffle））    （这个问题后来研究应该都是跑两个MR，但是mapjoin实践检验太麻烦了，就没深究了）--其余知识--    现在我们正在进行的视频通话，用到哪些网络传输协议（一面结束把tcp和udp区别背了一下，于是乎答了个udp）    大学期间还学了那些课（就怕说漏嘴了后考我陈年老课）    读过哪些大数据相关书籍（大数据之路，还有一些阿里开发的规范文档）--算法--        大数相加（输入是很长的数字字符串）   --sql--    统计每天城市消费占比前十的用户和他们消费占区域总消费的多少（猪脑过载，逆天了）    用户表:        user_id        city_id        date        product_id        count    区域表        city_id        area_namehr面（4-14）： --常规问题--    为什么放弃深造    你对在北京工作的看法    职业规划    你给你前两轮面试打几分，为什么    你为面试字节做了什么准备    你对我们部门了解多少    没有工作经验，怎么适应公司业务    工作后你要怎么尽快适应环境oc（4-17）--------------------------------------面经到此为止，后面是一些求职感想----------------------------------------------------历程--求职本就是一个运气和实力交织的过程，这次面试凭借自身发挥和一定运气拿下offer了，但3-4月背后也有很多失败腾讯面五挂四（传奇耐挂王）    京东面二挂二    百度挂    美团挂    快手挂    字节hr面挂（挂了之后复活赛打赢了）阿里系（阿里云，携程，陶天，饿了么等）万兴，360 ...  笔试就挂了...往好的方向想，做最坏的打算。该干嘛干嘛就可以了，太注重失败就没心思学习了（而且很多kpi面没必要内耗）。希望每个人都可以得到心仪的工作，希望努力的人都有光明的未来