面经记录

1. 面试复盘

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（全栈方向）（北京，250/天）：

​ 未来的方向，打算，计划

1. 介绍一下你的项目，讲一下重难点
2. .看一下对应的表，讲一下主要的表结构
3. http的过程
4. git的使用，以及实现原理

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（数仓方向）（深圳 ， 280/天）：

1. 自我介绍
2. 问笔试
3. 拷打项目，两个项目，全流程，重难点，业务
4. HiveSQL题-去重留下最大的
5. 算法题-python版本

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（快手：数据研发方向，数仓方向） 两次约面

1. 自我介绍
2. 两道笔试题（纯SQL，抽取的他们业务的，一题不会）
3. 问项目（背景-解决的需求-重难点-如何解决）
4. Flink中的窗口函数
5. Spark数据倾斜原因和如何解决
6. SQL优化（重点）

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（网易：数据研发方向）

1. 自我介绍
2. 项目
3. 笔试题（算法一道，SQL一道）（手撕排序 + 连续登录天数）
4. Flink相关
5. 大数据生态找个最熟悉的讲讲原理
6. hdfs读写流程？ 太多了没记住

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（大家保险：国企 ：数据开发方向）

1. 笔试之后，结构化面试，三个面试官，两个应该是技术，剩一个问今后自己对于学历这块的规划
2. 感觉面试官不太懂技术（狗头保命）。另外毕竟是国企，查了一下公司，风评一般
3. clickhouse，hbase 问的比较多
4. 关系型数据库相关的问的比较多

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（上海：大数据开发 200-300日薪）

1. 两轮技术面（自我介绍）

2. 一轮侧重sql能力 ， 二轮侧重项目（讲了一下我最近的一份实习，针对区块链的实时数仓，毕竟涉及到区块链，没有接触的人肯定是有点难以理解，想了一下，最近整理一下，可以发表一遍博文，专门讲解这个项目，哈哈哈哈）

3. 公司业务这块是目前有三个方向 : BI ， ETL ，数仓 说的是根据自己擅长的选择即可

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面试大约面了不下30场吧，也算是找到了点规律，比如sql笔试题，经常能见到求连续登录天数，行转列，列转行等等，归接下来都是一考察sql能力，二是考察业务能力，其次要不断从项目到基础，从基础到项目应用去反复实践，这种学习方式目前给我的提高认为是最快，最有效的，换句话说就是学以致用，且反复思考，最后还是要不断学习，提高在面对复杂业务的时候，解决问题的思维，以及尝试改变固有思维，跳出本身的思维局限，才能更上一层楼。

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2. 面试总结

1. 个人介绍
2. 大数据相关的生态组件一定要掌握
3. SQL能力非常重要
4. 常用中间件比如Kafka ， ZK , ClickHouse 问的比较多，要深入学习原理
5. 项目！
6. 力扣也要复习复习了，数据结构不能落下
7. 基础非常重要
8. 实践出真知