🌟今天下午面試兩家，位元組跳動資料研發一面和百度三面，百度那邊突然不面了，hr說下個星期再看看，是直接過了還是再來一面，需要和部門商量一下，先來總結一下位元組跳動的面試，對百度面試感興趣的同學可以參考如下文章：
- 鏈接: 2022百度大資料開發工程師實習面試經歷.
- 鏈接: spark學習之并行度、并發、core數和磁區的關系.
👊廢話不多上，先上圖，這里有個小插曲啊，我簡歷上的郵箱寫錯了，趕緊打電話給hr小姐姐，幫我重新發了一下面試鏈接，小姐姐人真好,給她點贊👍
目錄
- 1. 一面問題
- 2. 面試感覺
1. 一面問題
- 面試官先自我介紹了一下（👍）
- 自我介紹（用自己的）
- 說一下你在滴滴出行做的專案（正常的資料建模專案，拉鏈表專案）
- 你們的資料量大嗎？（不太大，企業內部資料，大概幾百個g）
- 你說你用的資料倉庫分層理論，你說說各層有啥用？為什么要分層？（ods、dwd、dws、app回答一下）
- 你看過什么大資料的書嗎？（這里我說的太多了，阿里巴巴大資料之路，spark權威指南、flink教程，hadoop之類的）
- 既然你看過《阿里巴巴大資料之路》，和我說一下維度建模和其他維度建模的特點，以及為什么要采用維度建模？（解釋了一下維度建模的原理）
- 我看你有個flink的專案，你介紹一下這個專案？（介紹博客里的專案，問到的頻率太高了，我下次好好整理一下）
- 說一下mapreduce的程序？（maptask、reducetask）
- 你在滴滴實作了全體員工表拉鏈表，說一下為什么使用拉鏈表，為什么不使用快照表？（解釋拉鏈表）
- 滴滴出行大資料的技術堆疊有哪？（批處理spark、流處理flink）
- 你們用的olap資料庫是什么？存了多少資料？（我們以前用mysql，現在也轉換到clickhouse上了，存了幾百個g）
- 我看你簡歷里，學校經歷里面你做的專案有點少呀？（我所做的東西都在我的博客里，您可以看下）
- 我看你的博客里寫到了日志采集，你知道日志是如何采集的嗎？以及采集日志有幾種方式嗎？（這道理就是我博客里看書的時候寫的，很早寫的，被挖出來，我只回答了在網頁里設定埋點，然后面試官說說到一部分，這道題有點超綱了，跳過，）
- 做題：1. sql 我們有一張表table1，欄位有room_id ,create_time,useid分別代表直播間號，用戶來到直播間的時間，和用戶id，請求出3-4點之間，每分鐘的用戶數量，直播間粒度？（用戶可以進入同一個直播間多次，但只算第一次的進入時間，）（這道題先要分組去重，然后篩選出時間為3-4點之間的，然后分組count()即可，正確完成）
- 你碰見過distinct會執行很久的情況嗎？（資料傾斜，所有資料到一個reduce里，會很卡，建議使用group by去重）
- 做題：2. 給你一個字符’([]){]}’，判斷合理括號，合理回傳true，不合理回傳false，（leetcode 20題，用一個堆疊，即可解決，正確完成）
- 我在你做題段時間看了一下你的博客，各方面都有所涉及，你以后想從事哪方面的作業呢？（把自己創作的博客的東西大致說了一下，還說了一些以后的打算，就當作閑聊了，）
- 你有什么想問的嗎？（你就問你想問的，我問了一些部門的問題，和面試要幾輪，然后聊了一會）
2. 面試感覺
面試完后，小姐姐叫我回去等hr的通知，整體來說，感徑訓行，大多數問題都回答出來了，唯一的不足可能是有些書讀的不是很透徹，有些概念能說出為什么這樣做，但沒法像書上的那些話一樣，簡練而精準地描述數倉的一些概念，有待加強吧，還有就是，多刷題，sql和演算法一起刷，希望我的經歷能給大家一點幫助，
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