【秋招面试】面试准备（一面准备）

开头

大家好,我是程序员Manor,我希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,平凡但不甘于平庸的人。

事情是这样的：

在这里插入图片描述

期末考后，我在实习僧试着投了投字节的实习岗，没想到收到了校招的面试邀请

实际上算法这块我还是个菜狗 没办法机会难得，不知道下次能不能这么走运 只能硬着头皮上了……!

以下是我做的一些面试准备：

开场白

面试官你好，我是面试咱们公司大数据开发岗位的xxx，就读于xx大学的数据科学与大数据专业，2022年毕业，在校期间做过2个大型数仓项目，其中教育数仓项目通过大数据处理分析技术，为企业发展提供切实可行的中观指导意见。除了学习之外，我也喜欢写博客，复盘所学的知识,输出自己的成长经历，以及阅读与自己所学方向相关的书籍，如阿里巴巴的大数据之路这本书 。十分感谢贵公司提供的这次面试机会，期望有幸能够加入贵公司，成为大家的工作伙伴。

教育数仓项目介绍

项目背景：受互联网+概念，疫情影响，在线教育，K12教育等发展火热，越来越多的平台机构涌现。但是由于信息的共享利用不充分，导致企业多年积累了大量数据，而因为信息孤岛的问题，一直没有对这些数据进一步挖掘分析，因此也不能给企业的管理决策层提供有效的数据支撑。 项目价值：我们做的这个教育大数据分析平台项目，将大数据技术应用于教育行业，用擅长分析的OLAP系统为企业经营提供数据支撑。 实现思路：建立企业的数据仓库，把分散的业务数据预处理，其次根据业务需求从海量的用户行为数据挖掘分析，定制出多维的数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用，最后用BI工具，进行前端展示。 技术架构：mysql，sqoop，基于CM的Hive，Oozie和FineBi。由于OLTP系统中数据大多存储在mysql，所以我们最终选择Sqoop作为导入导出工具，抽取数据到数仓，并使用基于CM管理的Hive进行数据清洗＋分析，然后sqoop导出到mysql，最后用FineBI展示OLAP的数据分析结果。 三大痛点：一是数据量太大问题，传统数据库无法满足；二是系统多，数据分散问题，无法解决数据孤岛问题；三是，统计工作量太大，分析难度高问题，无法及时为企业提供数据参考。

可能问到的面试题 可能问到的面试题2

物流数仓项目介绍

项目背景:本项目基于一家大型物流公司研发的智慧物流大数据平台。该物流公司是国内综合性快递、物流服务商，并在全国各地都有覆盖的网点。 业务规模:经过多年的积累、经营以及布局，拥有大规模的客户群，日订单达 上千万。如此规模的业务数据量，传统的数据处理技术已经不能满足企业的经营分析需求。 项目价值:公司需要基于大数据技术构建数据中心，从而挖掘出隐藏在数据背后的信息价值，为企业提供有益的帮助,带来更大的利润和商机。 项目细节: 物流环节:大数据项目主要围绕订单、运输、仓储、搬运装卸、包装以及流通加工等物流环节中 涉及的数据、信息等。 指导方向:通过大数据分析可以提高运输以及配送效率、减少物流成本、更有效地满足客户 服务要求，实现快速、高效、经济的物流，并针对数据分析结果，提出具有中观指导意义的解决方案。 应用案例:针对物流行业的特性，大数据应用主要体现在车货匹配、运输路线优化、库存预测、设备修理预测、供应链协同管理等方面。

针对以上的物流企业痛点，我们给出对应的大数据架构解决方案： 数据源：关系型数据库Oracle和MySQL 采集：OGG和Canal分别将Oracle和MySQL的增量数据同步到Kafka集群存储：ETL计算之后分别存储到kudu，Elasticsearch，ClickHouse中 计算引擎：处理数据使用StructuredStreaming 技术亮点: 该项目具有完整Lambda 架构系统，有离线业务、也有实时业务 ClickHouse实时存储、计算引擎Kudu + Impala准实时分析系统 以企业主流的Spark生态圈为核心技术，例如：Spark、Spark SQL、structured Streaming Elasticsearch 全文检索 SpringCloud 搭建数据服务

可能问到的面试题（1） 可能问到的面试题（2）

面试过程

1.自我介绍 2.简单介绍2个项目+项目选型+负责哪一部分 负责的部分是离线数仓部分 3.围绕项目问问题： 项目所使用的数据模型（问的是星型模型和雪花模型的区别，愣是半天没反应过来，害）

举例几个hive常用函数？

标准聚合函数：Count（）、Sum（）、Min（）、MAX（）或AVG（）； Rank； Dense_Rank； Row_number； Cume_dist； Percent_Rank； NTile； Lead； Lag； First_Value； Last_Value；

ClickHouse和Hbase有什么区别 Hive和Hbase有什么区别

•Hive是通过构建元数据，映射HDFS文件构建成表，本质还是HDFS，实现离线大数据仓库 •Hbase是通过构建上层分布式内存，底层HDFS，实现大数据实时存储的NoSQL数据库

Hive和Mysql有什么区别 （内心os：啊这，为啥老问我这么多区别，现在仔细想想我应该回答的更完整才符合面试官的需求。）

如何处理Hive的数据倾斜 如何解决数据倾斜一类的问题，可参见这篇： Hive千亿级数据倾斜解决方案 描述一下Hive的MapReduce过程

mapreduce的三大阶段： map阶段：并行处理的阶段 shuffle阶段：从离开Mapper开启到进入Reduce之前的阶段 reduce阶段：汇总整理的阶段 mapreduce的八大步骤 设置MapReduce的输入InputFormat类型，默认为TextInputFormat 自定义map函数，得到TextInputFormat的k1，v1；经过处理后传出k2，v2 分区–默认根据k2决定map中的数据该发送到哪个reduce中 排序–默认根据k2进行字典排序 规约–默认没有此阶段，是优化手段，可以提前合并 分组–相同k2的value会放到同一个集合中 自定义reduce函数，讲分组得到的k2，v2转成k3，v3输出 设置输出的OutputFormat，默认采用TextOutputFormat，将结果输出到一个纯文本文件中

Hbase的设计原则 （没答完整，刚刚自己才写的面试题，小丑竟是我自己～）

业务原则：贴合业务，保证前缀是最常用的查询字段 唯一原则：每条rowkey唯一表示一条数据 组合原则：常用的查询条件组合作为Rowkey 散列原则：rowkey构建不能连续 长度原则：满足业务需求越短越好

最后一问：项目的数据流转

4.Java方面 java的基本数据类型有哪些？？？

java基本数据类型有boolean、byte、short、int、long、char、float、double等

说一下Java的多态和继承

继承 子类可以直接实现父类中的方法，有选择的扩展 多态 调用同一个方法展示出来不同的方式。

String、StringBuilder、StringBuffer的区别？

String：String类被final修饰不能被继承，String内部char[]被final修饰，字符串内容无法被修改 StringBuffer：可变字符串、效率低、线程安全； StringBuilder：可变字符序列、效率高、线程不安全；

5.Mysql的 一些问题 union和union all的区别 左连接和右连接 内连接和外连接 什么是最左前缀原则？什么是最左匹配原则

顾名思义，就是最左优先，在创建多列索引时，要根据业务需求，where子句中使用最频繁的一列放在最左边。 最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。 =和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式

innoDB啥。。。 没有复习过全军覆没。。。

结尾

我的想法是约到面试，才能从实战中提升自己， 这次约上字节的面试是我没想到的， 时间有些仓促，很多东西没准备好，估计一面就得挂了 也仅作为一次正式面试前的练习， 熟悉熟悉面试流程，同时锻炼锻炼自己。