数仓面试总结

博主分享了自己在2021年5月至7月间面试多家公司的经历,包括字节跳动、运满满、拼多多、美团、PayPal、波克城市和叮咚买菜等。面试内容涉及数仓分层、MapReduce、Flink、数据质量控制等大数据相关技术,同时也提到了面试准备、个人技能短板及面试官对技术理解的要求。博主意识到代码能力、面试准备及底层技术掌握的重要性,并对面试过程进行了反思。

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2021年5月开始找工作,面试了若干个数仓的岗位,面的差不多也就2个,总结下大致的面试内容

一、字节视频面,上海的一个部门,视频面挂,小伙伴内推的
    这个5月份面的,大概视频面试了一个小时,主要面试内容
    1、问了mapreduce的具体执行过程,这位面试官还问到了执行计划的东西,就是explain sql代码的东西,这个我基本都不会
    2、数仓分层的东西,就大致讲了下分几层还有主题的划分
    3、因为我现在做了一些flink的东西,问了一点流的东西
    4、做了1个sql的题目,相互关注的2个用户怎么找出来
 
 结果:我小伙伴帮忙问了下,说我的数仓知识和技术都薄弱,就这样了


二、运满满,还行,小伙伴内推的
    5月20几号面的,面了3轮,数仓、数据开发部门leader,数据部门leader
    1、基本讲下数据怎么分层,指标库怎么做的,数据质量怎么做的
    2、第二轮就稍微问下数仓的工作,几分钟就过完了
    3、第三轮是视频面的,大致讲下数据方面的看法之类的,这个leader我觉得思想还是高一个层次的

三、拼多多,视频面挂
    这个面试体验很不好,可能面试我的是个大佬,就是大家的思路好像不在一条线上
    1、先问了下之前数分的工作做了啥,然后讲下之前数分的项目,我就大致说了下,然后说我:应该说下你是什么角色,具体做了什么事,有哪些可以改进的点等等;我是很懵逼的
    2、做几道sql的题目,具体的忘了
    3、然后接着说mapreduce的东西,就问,map是怎么个执行方式,reduce是怎么执行的
    4、还问了flink的东西,底层嘛肯定是不怎么了解的
    5、最后给我一通教育


四、美团,视频面挂
     1、讲下mapreduce的具体执行过程,这个sql select a,count(distinct b) from table1 group by a在mapreduce上是怎么执行的
     2、看我不怎么会出了个sql题目,连续登陆的用户取出来,这个题目之前还写过,紧张了还写错了---解题
     3、还问了,知道什么olap的引擎,怎么调优之类的,这个我感觉是大数据开发的东西应该

五、paypal,小伙伴内推的,视频面挂
    1、讲下我们这边具体做啥
    2、问了一个代码的题目,怎么从数组中拿出来最大值,就是简单循环,我也是写的稀烂;一个sql的题目

结果:这个其实工作内容差别还是有的,我理解他们是没有数仓概念的,应该是只做dw层清洗工作


六、波克城市,小伙伴内推的,面了2轮,没后续了
    1、简单自我介绍,具体做啥,日常维护多少任务,计算量多少之类的
    2、leader面,具体讲下都做啥,用的啥组件

结果:这个我觉得回答的还好,不过他们其实是没有数仓概念的,东西都是在mysql上搞的,最后也没要我


七、叮咚买菜,小伙伴内推的,面了4轮,过了

    1、做了面试题,有3道,4个题目

        第一题考察行转列
        第二题考察连续登陆,就搞个row_number排序减一下
        第三题简单

    2、数仓面试,自我介绍,问了些简历上写的东西,还有问了数据质量怎么把握的,数据分了几层,各层都放啥东西,还有你认为数据工作最重要的是啥,写过啥udf,没问mapreduce的东西

    3、数仓的leader应该,问的很细,简历上的东西挨着问,之前数分写的东西都在问,这里还说到我数分的工作看起来好像不专业,比如专业术语也没有,python也不用,我还解释说基本没见到互联网公司有用python做数分的;
       问的东西也大差不差,问了下编程语言用啥,我就说都是抄包的东西,底层不会,问了工作方向

    4、上一个又找了做埋点的同学又问了点埋点方案啥的,就讲下埋点怎么埋的之类的,数据流程是什么样子的

    5、这个应该是数据部门的老大,也问了一堆埋点的东西和之后的个人规划

结果:说是面试过了,谈薪资

总结:
    1、代码还是重要的,不管是java,scala,python,还是要写的,虽然日常工作不怎么用
    2、面试还是要准备,我是头铁,没有专门针对,mapreduce这个东西问了好几次也没认真看
    3、面试也是主观的印象,都是个人适应公司,且很多面试都是会问自己知道的东西,个人多调整心态
    4、大数据东西是真的多,要做到精通,底层还是要学习的,希望都能当上大佬

<think>首先,用户的问题是:“我想了解数据仓库面试中与Java相关的问题和考点请问数据仓库面试Java常见问题及考点”。这是一个关于数据仓库面试中Java相关问题的查询。从系统级指令中,我需要:-所有行内学表达式用$...$格式。-独立公式用$$...$$格式并单独成段。-LaTeX语法正确。-使用中文回答。-生成相关问题。-在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如[^1]。-回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题,尽量保证回答真实可靠。参考的引用内容:-[^1]提到Java常见面试考点,包括进程和线程的区别、异常、连接池的作用、诊断生产环境服务器变慢、常用的JVM监控和性能分析工具。-[^2]提到GitHub上的Java面试指南,包括LRU算法、高效寻找素、计算编辑距离等算法题。-[^3]提到操作系统、计算机网络、面向对象程序设计、据库、算法等必会课程。-[^4]提到大数据相关技术如Spark、HDFS、YARN、Hive、Elasticsearch等。这些引用是关于Java面试据库/大数据技术的,但用户具体问的是数据仓库面试中Java相关的问题。数据仓库通常涉及ETL(Extract,Transform,Load)、据建模、OLAP等,Java在这些场景中常用于开发据处理应用。我需要构建一个结构清晰的回答:1.**介绍主题**:解释数据仓库面试中Java相关问题的背景。2.**列出常见问题和考点**:基于引用和一般知识,列出Java在数据仓库面试中的常见问题。-例如:Java基础知识、多线程处理(用于ETL)、JDBC连接、性能优化等。3.**提供具体内容**:对于每个考点,给出简要解释或例子。4.**添加引用**:自然地添加引用标识在相关段落末尾。5.**生成相关问题**:在最后添加相关问题部分。常见考点想法:-**Java基础知识**:多态、异常处理、集合框架等(参考[^3])。-**多线程和并发**:用于高效处理大数据(参考[^1]的进程和线程)。-**JDBC和据库连接**:连接池的作用(参考[^1])。-**性能优化**:JVM监控、垃圾回收(参考[^1])。-**算法**:如据处理算法(参考[^2])。-**大数据技术**:如Spark、Hadoop(参考[^4]),但用户问的是Java相关,所以聚焦Java在其中的应用。确保回答真实可靠:基于一般面试知识,避免虚构。回答结构:1.引言:解释数据仓库面试中Java的重要性。2.常见问题列表:用列表形式展示。3.对每个问题简要说明。4.结论或总结。5.生成相关问题。最后,生成相关问题:例如,如何准备Java数据仓库面试?Java在数据仓库中的实际应用场景?等。添加引用:-在提到具体考点时,引用相关引用内容。例如,提到连接池时引用[^1],提到算法时引用[^2]。学表达式:如果涉及学,如算法复杂度,用LaTeX格式。但在这个主题中,可能较少学,但如果有,确保正确。使用中文回答。</think>### 数据仓库面试中的Java常见问题及考点 在数据仓库面试中,Java作为核心编程语言,常被用于ETL(Extract, Transform, Load)过程、据建模和性能优化。面试官通常会考察候选人对Java基础、并发处理、据库连接以及大数据框架集成的理解。这些问题旨在评估候选人处理大规模据的能力和系统级优化经验。以下内容基于行业常见面试实践和参考引用,总结出关键问题和考点,帮助您系统准备。 #### 常见问题及考点列表 1. **Java基础知识与应用** 数据仓库面试中,Java基础是必备技能。常见问题包括: - **多态和面向对象设计**:如何用Java实现据模型的多态行为?例如,在ETL过程中设计可扩展的据转换类。引用[3]提到,面向对象程序设计是必会课程,面试中常考多态的实现原理[^3]。 - **异常处理**:如何处理ETL中的异常(如据格式错误)?要求解释`try-catch-finally`机制及其在据清洗中的应用。 - **集合框架**:讨论Java集合(如`ArrayList`、`HashMap`)在据缓存和查询优化中的作用,时间复杂度分析如$O(1)$或$O(n)$。 2. **多线程与并发控制** 数据仓库处理海量据时,多线程能提升效率。面试重点包括: - **线程池和任务调度**:如何用`ExecutorService`实现ETL任务的并行处理?涉及线程安全问题和性能优化。引用[1]强调进程和线程的区别是高频考点[^1]。 - **锁机制**:解释`synchronized`或`ReentrantLock`在据同步中的应用,避免死锁场景。 - 并发工具类:如`ConcurrentHashMap`在实时据分析中的优势。 3. **JDBC与据库连接优化** Java连接据库是数据仓库的核心环节。常见考点: - **连接池的作用**:为什么在ETL中推荐使用连接池(如HikariCP)?解释其减少资源开销和提升吞吐量的原理。引用[1]指出连接池的作用是面试常见主题[^1]。 - **SQL执行优化**:如何通过Java代码优化查询性能?例如,使用PreparedStatement防止SQL注入,并分析查询复杂度如$O(\log n)$。 - **事务管理**:讨论ACID属性在数据仓库事务中的实现。 4. **性能监控与JVM优化** 针对大数据场景,Java性能调优是关键。问题包括: - **JVM监控工具**:如何使用`jstat`或`VisualVM`诊断ETL作业的内存泄漏或GC停顿?引用[1]提到JVM监控和性能分析工具是必考点[^1]。 - **垃圾回收机制**:解释G1 GC在数据仓库中的适用性,如何调优堆大小以减少Full GC频率。 - **性能瓶颈分析**:诊断据处理中的慢查询或资源竞争,涉及算法复杂度如$O(n^2)$到$O(n \log n)$的优化。 5. **大数据框架集成** Java常用于集成Spark或Hadoop等工具。面试重点: - **Spark API应用**:如何用Java编写Spark作业处理据倾斜?引用[4]讨论Spark 3.0对据倾斜的解决方案[^4]。 - **算法实现**:例如,用Java实现LRU缓存算法或排序算法以优化ETL。引用[2]强调高频面试问题包括LRU算法和高效算法设计[^2]。 - **系统设计**:设计基于Java的据管道,考虑分布式计算和容错机制。 #### 总结 数据仓库面试中的Java问题聚焦于实践应用和性能优化。准备时,应结合基础理论(如引用[3]提到的操作系统和据库知识[^3])和实战经验(如引用[4]的大数据技术[^4])。建议通过LeetCode或GitHub资源(如引用[2]的面试指南[^2])练习相关编码题。真实面试中,问题可能涉及场景分析,例如:“如何用Java优化一个慢速ETL流程?”回答时需结构化:先诊断瓶颈,再提出优化策略(如多线程或连接池)。
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