Data Warehouse

腾讯-PCG-内容平台-数据工程-一面(2025.3.10)

来自优秀学员～ 前三个是针对他简历提出的问题，大家可以看看学习思路，这位很厉害，2025年秋招已经提前批拿到了offer，30k

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京东-零售-一面202509

限时开放~

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在 Hadoop 集群调优 Hive

引言 Hive 在数据仓库中的核心作用与调优必要性 Hive 作为 Hadoop 生态系统中的核心数据仓库工具，提供了一种用户友好的 SQL-like 查询语言（HiveQL 或 HQL），将结构化查询转换为底层计算框架的任务执行计划，支持 PB 级海量数据的存储、查询和分析。在 Hadoop

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数据仓库中的广告归因模型：业务背景与应用指南

1. 引言 1.1 报告背景与目的 随着数字广告从传统媒体向多渠道、程序化投放演变，用户转化路径日益复杂，广告主面临着前所未有的效果评估难题。传统那句经典的营销吐槽——“我知道我的广告预算有一半被浪费了，但我不知道是哪一半”——在数字时代被进一步放大。广告归因模型作为核心方法论，旨在科学量化每个营销触点（广告点击、展示、社交媒体曝光、邮件互动等）对最终转化的贡献，

Data Warehouse data engineer 广告业务

字节跳动大数据开发一面20250818

1. 拷打项目 -— 略 2. 有什么高吞吐写入的组件(doris，ck。。) 3. 为什么支持高吞吐呢(LSM，写缓存，多节点) 4. clickhouse不适合哪些场景(join，高频微批写入，高qps) 5. clcikhouse和doris适合点查吗，

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快手大数据开发二面附答案202504

1. 完整数仓的搭建流程 2. 一个spark任务2,3h执行，stage id 优化方案 3. ods接入的交易系统数据质量差，通过dwd层进行过滤，怎么解决？ 4. 慢节点 5. rss 6. clickhouse和doris的区别、使用性能上的差异 7.

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百度-大数据平台开发-一面(2025.4.1)

1. 计网:TCP3次握手，4次挥手 2. hive2server0 3. yarn的工作流程 4. 数据倾斜。 5. Spark 和 Hive 的区别 6. Yarn on client 和yarn

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Bilibili-商业化-大数据开发-一面(2025.4.7)

1. AI的召回率和准确率怎么计算 2. DWM和DWS的区别 3. Hadoop 有哪些组件 4. Mapreduce 的过程 5. 数据质量监控 6. 数据治理怎么理解 7. 维护表总共有多少张，设置数据监控的有多少。 8. 多天分区数据处理，UDF函数报错，

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美团-本地商业核心-基础研发部-上海-大数据开发-一面(2025.3.24)

1. 数仓分层的好处 2. 分层有没有什么坏处 3. 看板加载时长缩短做了什么 4. 数据治理只是涉及过下线表吗 5. 数据倾斜讲讲 6. 大表与大表join的数据倾斜---分桶 7. 详细介绍一下上面说的分桶 8. 分桶和shuffle的分区有什么区别? 9. 在map阶段读取文件比较慢，排查思路? 10.

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阿里饿了么大数据开发2025.3.14

1. 在整个数仓模型构建中分了3个数据域，其中每个数据域对应的业务过程都是什么? dim表没开发过 2. DWD层的开发步骤 3. 维度退化 4. DWM公皇WM是在开发公用层吗、跟DWD层的区别 5. DWM是在做一些业务的串联还是基于一个业务? 6. 看板代码1000降到100，你的贡献 7. 在做DWM中间层替换时要注意的核心点 8. 做完新看板替换旧看板时要考虑什么东西，

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快手大数据开发一面2025.4.2

1. 建模理论:星型模型和雪花模型的区别，优缺点 2. 刚刚说的规范化中的”规范“是什么意思 3. 你觉得目前常用的数仓体系下星型模型和雪花模型哪个更合适? 4. 雪花模型适用的场景? 5. 事实表分哪几种类型? 6. 讲一下在AI猎头项目里具体做什么?项目做什么?你做了什么? 7. 数据域是怎么划分的?

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字节跳动-生活服务-大数据开发一面(2025.3.13)

第一个实习，我给出的答案是我辅导的一个姐妹~ 他说数据迁移这边总是感觉说不太好，数据迁移确实是一个容易费力不讨好的工作，所以我给他写出来了~ 也欢迎其他姐妹投稿~

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美团大数据开发实习 2025年7月

里面有一些开放性问题是我自己写的，供参考~

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字节电商数据开发一面面试题目附答案20250821

深挖简历部分略过了，但是我觉得这部分很重要，辅导的学生说他不想被写进来，所以看看剩下的吧~ 限时公开

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美团一面数据开发面试题目附答案20250918

这里面有深挖项目部分，我给略过了，该文章限时公开~

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字节大数据一面

2025.8.25

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蚂蚁数据开发面试题目面经

1 介绍一下自己 2 介绍一下Hadoop生态圈的技术 3 看你做了财务数据，能说说你们财务数据是怎么建设的吗 4 平时有遇到数据不准和脏数据问题吗，怎么解决的，起夜处理过吗 5 对于数据倾斜和数据治理怎么弄的 6 看你做过实时，为啥要做实时任务，离线的数据不能解决吗，实时成本怎么控制，延迟了怎么解决，有遇到过延迟问题吗

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蔚来数据开发一面面试题

这里面的最后一个问题“项目中遇到的难点”，因为不知道具体的项目，所以我根据我辅导的一个学员的项目写的，大家可以按照这篇文章的逻辑进行自己思考

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字节数据开发面试题目附答案

字节跨部门转正三面

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