美团-数据仓库高级工程师面试

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1.自我介绍，解释自身情况

2.离线数仓使用了多久，解决过那些需求，实时数仓搭建花费多少时间

3.离线数仓遇见过的问题，如何解决的，技术上遇见过哪些的挑战

4.离线解决的最大的问题是什么？

5.如何评价离线or实时数仓的好坏，评价标准是什么

6.个人认为数仓中有哪些值得优化的地方，公司或团队是如何解决的

7.如何保障指标一致性（从模型层面、数据质量层面、平台工具层面角度进行分析）、复用性

8.数仓搭建规范说一下，表命名规范、数仓分层、数仓主题、数据域、业务域等

9.数仓调度作业中的code review

10.结合自己负责的业务主线，详细简述一个主题，业务流程、概念模型、实体节点

11.主题域-一级主题-业务过程，描述自己在这个过程中做了哪些事情

14.模型优化，团队中是如何实现的

15.数仓建模方法，范式建模和维度建模

16.PL/SQL、TSQL、HSQL，HSQL很普遍的优化手段

17.介绍底层原理，说一下执行计划、map、reduce数

18.实时数仓使用的框架、技术组件

19.实时如何保障数据质量，是自己测试还是团队人员测试

20.了解市面上主流的OLAP数据引擎吗，详细对比特性与优缺点、场景

21.描述下公司业务主线，说一下最有价值的的业务

24.流量域怎么建设的，用户行为+业务线

25.用户域说一下，又是怎么和流量域merge，跨主题合并

26.有什么想问问面试官的

27.离职原因是什么，多久能到岗

总结

主要考察三个层面：技术组件、理论原理、业务过程。技术组件层面多为Hive优化、数据倾斜；理论多为维度建模、数仓层级、主题事实维度等；业务的话，会结合理论和优化等一起问，项目细节、模型细节、业务细节，模型与业务的结合，痛点与优化方案等。

对，还有实时数仓，术业有专攻，可以不会，但要了解。

几乎所有的问题都是结合项目、结合业务说。离线实时两条线，离线为主、实时为辅，团队内分工明确，专搞离线或实时，同时数据化建设。业务不同阶段，数仓模型不断优化与迭代。

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