美团数据开发面经(一面)

美团数据开发面经(一面)

面试部门:零食零售-优选事业部
面试时长:1h20min
以下为面试复盘。

简历部分

我忘记录了,但是就是写在简历上的每一条关于数据开发的都问,且问的很详细。

数仓相关部分

  1. 你做过那些数仓建设?

  2. 你们那边数仓的分层分几层?
    答:分四层,介绍了每一层的作用。

  3. 为啥分四层不是分五层或三层?他的分层逻辑是基于什么?
    答:根据业务
    (打断)业务的什么?
    答:业务的需求。我还答了每一层分层对业务的作用和分层的作用。
    (打断)我问的不是分层的作用,是为啥要分四层,除了业务需求还有其它的点吗?

  4. 问一下维度建模吧,你先讲一下什么是业务过程?你怎么理解业务过程?
    答:有提示吗?
    就是什么是粒度,什么是事实,什么是维度?或者换个问法,你觉得我们在做什么事情会用到,会考虑业务过程?

  5. 维度建模会有哪些步骤?你自己在参与数仓建模的时候会有哪些步骤?做一个模型设计会有哪些步骤?

大数据组件部分

  1. 你接触过什么大数据组件?
    答:Hadoop Hive Spark

  2. Hadoop有几个NameNode,它的职责是什么?

  3. Hdfs 读写过程?

  4. 讲一下Hive架构

  5. Hive优化的手段有哪些?

  6. Spark 和Mr 相比的优势?

  7. 你提到了RDD,RDD是什么?

  8. 你刚说Spark基于内存做计算?如果内存中放不下了怎么办?
    答:放磁盘这种物理内存或扩大内存。讲了一下堆外内存和堆内内存。

操作系统

  1. 你提到了进程线程,进程和线程的区别?

  2. 并行和并发的区别?

  3. 什么是死锁?死锁是怎么产生的?

计算机网络

  1. Http和Https的区别

  2. 介绍计算机网络的七层

  3. Https属于哪一层?

Mysql

  1. 三大范式

  2. 目前索引的数据结构有哪些?

  3. 讲一下B+树都有哪些特征?

算法题

  1. 反转链表
  2. 二叉树的层序遍历
  3. 求三数之和=0,且三个数不能重复。
### 关于美团激光SLAM相关的面试经验 在参与美团激光SLAM相关职位的面试过程中,候选人通常会被考察多个方面的技能和知识。这类职位不仅关注候选人的理论基础,还重视实际操作能力和解决问题的能力。 #### 1. 基础概念理解 面试官可能会询问有关SLAM的基础概念及其工作原理。这包括但不限于在线SLAM问题和全SLAM问题的区别[^1]。了解这些基本定义有助于展示对这一领域的深刻认识。 #### 2. 技术细节探讨 针对激光SLAM的具体实现方法和技术难点也会成为重点话题之一。例如,如何处理噪声数据、特征提取技术的选择以及地图构建策略等问题都可能被提及。此外,对于不同环境下的适应性和鲁棒性的考量也是不可忽视的部分。 #### 3. 实际案例分析 为了评估应聘者解决真实世界中遇到挑战的能力,面试环节往往会涉及到具体应用场景中的问题解答。比如,在复杂城市环境中执行配送任务时所面临的特殊状况;或是面对动态障碍物时应采取何种措施来确保安全高效地完成路径规划等。 #### 4. 编程能力测试 编程实践是验证个人技术水平的有效手段。通过编写代码片段或解释现有程序逻辑的方式可以进一步检验求职者的动手能力和思维敏捷度。特别是熟悉C++语言及相关库函数的应用将会是一个加分项[^3]。 ```cpp // 示例:简单的点云滤波器实现 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filterCloud(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::ConstPtr input_cloud){ pcl::StatisticalOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> sor; sor.setInputCloud(input_cloud); sor.setMeanK(50); // 设置邻域半径内的邻居数 sor.setStddevMulThresh(1.0); // 设定标准差倍数阈值 pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); sor.filter(*cloud_filtered); return cloud_filtered; } ``` #### 5. 行业趋势洞察 最后但同样重要的是,保持对该行业最新发展动向的关注也非常重要。加入专业的交流平台如特定主题的知识星球可以帮助获取更多前沿资讯并建立人脉网络[^4]。
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