字节大数据研发实习一面二面hr面（已oc）
作者：kuber
链接：https://www.nowcoder.com/discuss/664535?source_id=discuss_experience_nctrack&channel=-1
来源：牛客网
字节大数据研发实习一面二面hr面（已oc）
5.16投的简历，5.18被捞，约5.19一面
因为面试的时候比较放松，问的知识点也很多，所以尽量回忆
一面，1h15min，5.19
感觉面试官特别好，上来刚聊两句我就十分放松了，然后就开始放飞自我hhhh
1.先来个自我介绍吧
2.聊了一下之前实习
3.kafka掌握怎么样，flink有没有接触过呢
4.先来个mr过程吧
5.每个小文件为什么要进行排序，最后合成的大文件为什么进行排序
6.一个wordcount案例，具体各个流程，map怎么做，reduce怎么做，很细
7.spark掌握怎么样，我说了解，然后就没问了
8.数仓呢，数据仓库的分层能说一下吗
9.数仓知识还了解什么
10.你刚刚说雪花模型把维度表规范化了，那说一下你了解的范式吧
11.做题吧，两道sql，两道算法，写出来
11.1
订单表 orders：订单 ID (order_id)、销售 (employee_id)、成交价格 (price)
销售表 employees：销售 ID (employee_id)、销售姓名 (employee_name)、所在区域 (region) 求各个销售的总销售额，要求有销售 ID、姓名、所在区域
11.2
订单表 orders：订单 ID (order_id)、销售 (employee_id)、成交价格 (price)
销售表 employees：销售 ID (employee_id)、销售姓名 (employee_name)、所在区域 (region) 求各个区域销售额最高的销售对应的销售 ID、姓名、所在区域、销售额
11.3
给定一个升序整数数列 L（L 中没有重复元素）和一个整数 n，判定 n 是否在 L 中
11.4
给定一个集合，求这个集合的所有子集组成的集合。可用序列来表示集合。
12.反问：您觉得我之后需要加强哪方面的学习
总结：面试的很舒服，聊着聊着状态就特别好，题都a了
一面结束，第二天早上就接到电话进行二面，约5.24
二面，1h，5.24
二面面试官也很好，都有回应
1.自我介绍
2.实习时长
2.说一下mysql的索引吧
3.B树和B+树的区别，问的很细
4.你是考研还是保研，顺便说了下我简历的问题
5.spark掌握如何？问的很细，具体忘记了，完全没套路，很发散
6.jvm掌握如何？
7.多线程呢？
8.kafka呢，partition为什么采用磁盘顺序写？
9.500G 的文件，机器 1core 1G，频率TopN
10.两道算法题
10.1
add(x)
delete(x)
random()
设计一个数据结构满足三种操作时间复杂度O(1)
10.2 岛屿问题变形，八个方向
11.反问：您觉得我之后要加强哪方面学习
flink，kafka要深入学一下，jvm多线程要补一补，之后会有三面
过了一个多小时，接到电话，直接hr面了
hr面，20min，5.25
大概就是个人优缺点，校园生活之类的，聊天
最后反问是不是hr面通过就录取了。没问题的话这周就发offer
俩小时之后就发offer了，太效率了，赞！
总结
之前面了好未来数仓，二面给挂了，面经在这https://www.nowcoder.com/discuss/661892?source_id=discuss_experience_nctrack&channel=-1
从这两次面试给我的感觉就是，每个公司侧重点不太一样，好未来个人觉得侧重基础知识吧，八股文这些问的比较多
感觉字节更看重实操和你自己的理解，当然算法题是基础
若有收获，就点个赞吧
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