数据工程入门路线图(必看)
『文字版 』：写在前面:本次文章主要分成三个部分【国内市场、海外市场、两者对比】
面试经验
19 篇文章
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
京东-零售-一面202509
限时开放~
虾皮数据开发二面题目附答案202509
题目来源于网络，答案是小万本人整理~
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.
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
快手-大数据开发-二面(2025.4.8）
限时开放~
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.
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，
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?
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~
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~
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
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~
字节大数据一面
2025.8.25
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
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
如何总结自己的实习工作，以供答辩或秋招
三个月的数据开发实习刚结束，从刚开始的一脸懵逼到现在能独立处理复杂的数据任务，真的是成长了不少。这周刚通过了转正答辩，拿到了offer，秋招也收到了几家大厂的面试邀请。很多学弟学妹问我怎么总结实习经历，怎么在答辩和面试中表现出色，今天就把我的方法分享给大家。 不是教你包装吹牛，而是教你怎么把真实的实习经历用最有效的方式展现出来，让面试官看到你的真实价值。 实习总结的核心思路：别把实习当成做任务，要当成能力建设 很多同学实习结束后，总结就是"我做了A任务、B任务、
【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?
