【问答专栏】第一期
学历问题:投不到简历和学历直接相关，但只要拿到面试机会，更看重你的表现和潜力，别太焦虑。考不考算法? 为什么一面总挂?! AI冲击会被淘汰吗? 不会八股也能进大厂吗?
Hadoop数据仓库知识点整理
Hadoop大数据仓库完整知识点详解 知识点1：集群的最主要瓶颈 ⭐⭐⭐ 核心结论 磁盘IO是集群的最主要瓶颈 详细分析 为什么是磁盘IO？ 1. 硬件性能对比 * CPU运算速度：GHz级别（10^9次/秒） * 内存访问速度：纳秒级别（10^-9秒） * 网络传输速度：Gbps级别
【真题集锦】百度数仓面试题
1. 项目中为什么考虑用两个平台来做？ 2. 为什么你们白天做实时，晚上做离线，白天有离线任务吗？晚上有实时任务吗？ 3. 你们两个平台统计的指标有什么不同，你们数据量多大？ 4. 有多少表？ 5. 表都存在hive里吗？ 6. 实时数据存在哪里？ 7. 解释下ODS，DWD等数据分层？ 8.
百度数仓面试题
💡 Spark的提交任务流程？原理？ 🚀 实习项目中你是采取的是什么模式去提交的？ ⚙️ 怎么配置Executor？ 📝 你了解Spark的一些配置吗？ 🔄 TaskManager和Executor的区别？ 💾 写入MySQL怎么做？方式？ 📖 知识图谱中常见的查询命令？ 🗄️ 除了Neo4j图形数据库，还了解其他数据库吗？ 💻 有用Java用过UDF吗？ 🧩 UDF类型？ HashMap的底层结构？ 🌳 链表+红黑树有了解吗？为什么需要这样设计？ ⚡ Spark和MR区别？ 💽 MR写磁盘会排序吗？ 🔁 Map阶段到Reduce阶段发生了什么？
字节数仓面试题目
1. 🧐对 Spark 的机制技术原理的了解，如 RDD 机制、DAG 机制等。 2. 🔍MapReduce 和 Spark 的区别。 3. 🔎Spark 宽依赖的情况及相关特性，如是否会写磁盘，在什么情况下写磁盘，写磁盘的过程（
淘天数仓 （2面）
🏗️ 详细说明分层架构的实现思路及原因 🔄 技术方案优化空间及具体改进措施 🔗 开链/闭链的核心判断字段设计 💾 数仓层面可做的存储/查询优化方案 👥 多团队协作时人员分工与排期管理经验 🤝 业务沟通机制的建设建议 🔍 倾斜问题的发现与定位方法 🎯 分桶/加盐之外的解决方案 🔄 Join场景与Group By场景的倾斜处理差异 📊 全链路数据治理的关键监控节点哦 🎯 项目细节问题 • 项目细节过多，涉及具体操作（如某层如何实现、原因分析、优化可能性）
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[数据仓库面试题] 精炼和内容增强
本文档是在《数据仓库面试题》基础上进行的精炼和内容增强，旨在提供更具深度和实操性的数据仓库面试准备及项目理解参考。增加了针对复杂面试题的解答思路提示，并优化了项目案例的呈现结构。
