2022字节跳动【数据仓库工程师】日常实习面经-----一面
文章目录
- 一,自我介绍
- 二,问答阶段
- 三,代码阶段
- 四,反问
- 五,总结
背景:今年金三银四,看着大家都在疯狂找实习offer,不甘落后的我也信心满满(毫无把握)的去字节面试(现在想想真是胆大,都还没学扎实)
一,自我介绍
二,问答阶段
- shuffle阶段详细介绍
回答环形缓冲区,分区排序,溢写磁盘,reduce再抽取归并等等 - 计算单元和实际block存储单元不在一个机器节点上,这样会带来大量的IO操作,Hadoop如何解决
数据不用移动,移动计算逻辑,本地化策略 - 实际中有哪几种数据倾斜
回答的是group by,order by,其实没有回答好,面试官还给我讲解,太好了 - null值特别多,且需要保留怎么处理
单独处理 - 一个大表和一个小表之间关联,数据倾斜怎么解决
map join - 两个大表之间关联,其中一张表有3个key(已知这3个key)对应另一张表,分别一万条,十万条,百万条关联,其他的数据平均是1千条的关联,如何处理这种倾斜
这个没有思路,面试官说已经知道了哪些key倾斜,通过打散的形式将百万、十万、一万的拆分处理 - 基于上面那个问题,就想临时将它跑过去,不想做特殊处理,怎么办
也没思路,面试官说将内存调大 - 两句话去概述一下维度建模是什么
将数据抽象为事实和维度 - 事实表理论上分哪几种啊
事务事实表和快照事实表
三,代码阶段
SQL题1
relation表结构
字段 | 字段类型 |
---|---|
from_user_id | bigint |
to_user_id | bigint |
说明:都是自增长且唯一,微博的关注关系表
示例
from_user_id | to_user_id | 含义 |
---|---|---|
1 | 2 | 表示1关注2 |
2 | 1 | 表示2关注1 |
求互相关注的关系对
不能用join ,union all ,子查询
可以用having,group by
selectcase when from_user_id>to_user_id then to_user_id else from_user_id end as from_user_id1,case when from_user_id>to_user_id then from_user_id else to_user_id end as to_user_id1
from
relation
group by case when from_user_id>to_user_id then to_user_id else from_user_id end,
case when from_user_id>to_user_id then from_user_id else to_user_id end
having count(concat(from_user_id1,to_user_id1))=2
这个题没想出来,唉
SQL题2
bind表结构
字段 | 字段类型 |
---|---|
user_id | bigint |
bind_obj | string |
date | bigint 时间戳10位 |
求每个user_id最早绑定的bind_obj以及绑定时间
selectuser_id,split(min_date_bind_obj,"_")[1] bind_obj,split(min_date_bind_obj,"_")[0] date
from
(selectuser_id,min(concat(date,"_",bind_obj)) min_date_bind_objfrombindgroup by user_id
)t1
SQL题2
登陆日志login表结构
字段 | 字段类型 |
---|---|
user_id | bigint |
login_date | string |
示例
user_id | login_date |
---|---|
1 | 2021-01-01 |
1 | 2021-01-02 |
1 | 2021-01-03 |
1 | 2021-01-05 |
1 | 2021-01-06 |
1 | 2021-01-07 |
1 | 2021-01-08 |
1 | 2021-01-09 |
每个用户连续登陆最大天数,开始时间和结束时间
selectuser_id,min_login_date,max_login_date,max(login_days) max_login_days
from
(selectuser_id,sub_time,max(login_date) max_login_date,min(login_date) min_login_date,count(login_date) login_daysfrom(selectuser_id,login_date,date_sub(login_date,rank) sub_timefrom(selectuser_id,login_date,(row_number() over(partition by user_id order by login_date))-1 rankfromlogin)t1)t2group by user_id,sub_time
)t3
group byuser_id,max_login_date,min_login_date
四,反问
部门对实习生要求
上海和北京区别
五,总结
通过这次面试直接发现了自己的薄弱点,基础不牢,地动山摇,诚不欺我也,也幸亏面试官一直在引导我,否则根本不可能通过一面,对于大数据组件了解不够,对于原理和实践也不够。
我是dyson不只是吹风机,若是对大数据-数据仓库技术感兴趣的可以加我沟通交流,一起进步。VX:daijun1211
ps:若文章侵权、触犯隐私请联系作者删除,谢谢~~
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