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自我介绍

正常介绍就好。报下大名，经历公司与参与项目，负责事项与业绩产出。

思想和方法论

• 数据仓库理解：架构、分层
• 数据仓库理解：主题域、好处
• 范式建模和维度建模区别，混合使用 场景举例
• 两种建模的解释和理解 区别
• 雪花模型 星型模型 解释理解
• 实体建模和维度建模区别
• ER模型图理解解释
• 模型会随着业务进行迭代优化手段
• 拉链表理解解释 场景举例，全量拉链vs增量拉链
• 数据质量如何保证的
• 讲一下数据治理
• 如何做元数据管理，实践
• 怎么理解数据中台与OneData思想

Hive

• hive 行转列，列转行
• udf函数讲解，然后手撕一下
• mapreduce和spark分别讲解然后，区别讲解
• hive 数据倾斜调优
• hive sql 优化方式
• map数、reduce数、job数怎么确定
• cube、grouping sets、grouping__id

手写SQL

• 根据实际业务场景，写累计SQL逻辑
• 手写连续登录hql，求连续登录的用户，以及具体哪天登录的日期
• 行转列 列转行

Spark

• spark算子部分讲解举例
• spark调优讲解并举例
• spark数据倾斜讲解，并举例。
• spark宽依赖，窄依赖 讲解，并举例。
• spark 容错机制

实时数仓&Flink

• 做过实时数仓吗，生产举例。
• 实时数仓vs数据湖，生产实践
• flink 应用场景
• flink 水位线，窗口
• flink 反压机制原理
• kafka 实时讲解，如何分区
• kafka 数据丢失怎么办
• kylin 使用问题，优化策略
• hbase 使用情况，rowkey设计

算法

• 求两个连续数组的中位数
• 手写单例模式

反问环节

一般就问问项目架构、组织架构和对自己的定位就好。不要问太多，很多时候只是面试官在客套。

总结

问的还是比较全的，从离线数仓到实时数仓，从Hive到Spark到Flink，HQL开窗函数使用问的频率也是非常高。但大部分时间，还是都在问项目更多一些。
也参加了美团优选的面试，基本问题都差不多，尤其是技术问题大同小异。问项目细节还是差异挺大的，模型细节，业务细节，模型与业务的结合，一定要理解业务。