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Richard_$
发布于 2021-09-14 16:38
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面试复盘|蔚来 大数据 一二面

这次蔚来技术岗好像貌似也许技术只有俩轮,估计提前批三轮把面试官累着了
面到现在,八股已经不顶用了,都是问项目和衍生,没有经验或者思考过有些难答上来。一家公司两次面试深刻展现了小地方想回去的困难,稍微好点的公司比一线城市的竞争还要激烈,大数据岗坑位又少™
™mt早上 一面
1.自我介绍
2.挑个比较熟的介绍一下
实时推荐的流程
协同过滤算法
数据倾斜怎么解决
oom(老生常谈,driver、executor,堆内堆外,动态静态)
groupby reduce by 区别
宽窄依赖划分
saprk提交流程
spark flink对比
hive sql解析过程
spark mr对比
clickhouse优缺点
进程线程
并发相关八股
能来实习吗
算法:节点的next位置
一面面试官明显对面试业务不熟啊,问了快一小时啥啥都问点,说的我都快累死了,下年校招再多培训培训下
中午 二面
1.自我介绍
2.项目
3.用到的算法,怎么优化的
4.oom参数怎么调节(老生常谈,driver、executor,堆内堆外,动态静态)
5.数据倾斜如何处理
6.spark sql怎么转换成java
8.spark 提交过程 集群和standlone模式
9.实习项目,
10数仓的建设分层意义
11,数仓和传统数据库的区别
12.维度建模
13.维度层次之间如何划分
14.引入的实时计算有什么用,实时和离线计算的数据不一样怎么处理,(这块争论了很久,wo™做项目的时候咋就没想过)lambda架构
15.为什么选用clickhouse
16。还有一点java八股
算法:打印二叉树每层节点和高度

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