2022秋招蚂蚁金服数据研发一面
Posted 柳小葱
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了2022秋招蚂蚁金服数据研发一面相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
♥️今天收到了蚂蚁金服的数据研发的面试，真的是太激动了，记得4月份春招找实习的时候，阿里连我简历筛选都过不去。下午面试完，晚上来总结下，对往期内容感兴趣的小伙伴可以查看👇:
- 链接: 2022年秋招快手数据开发一、二面
- 链接: 2022暑期实习字节跳动数据研发面试经历-基础数仓.
- 链接: 2022百度大数据开发工程师实习面试经历.
- 链接: 2022暑期实习字节跳动数据研发面试经历-data部门
- 链接: 2021年暑假滴滴数据开发面试
目录
面试问题
1. 自我介绍
2. 你本科和研究生都是信管相关专业，学过一些什么课程，和计算机和大数据相关的课程有哪些呢？
从本科的课程和研究生的课程进行了介绍。
3. 介绍一下你在字节的大数据平台是什么样子的，主要有什么功能？
主要介绍了一下dataleap，里面有数据集成、数据开发、任务调度的功能，和阿里的dataworks差不多，后面还举了一些例子。
4. 介绍一下你在字节做的其中的一个项目？
这里主要介绍了一下tiktok电商客服im的数据仓库建设。
5. 字节这边的数据仓库模型是什么样的？比如数据仓库层级、数据治理等方面的
主要介绍了一下ods、dwd、dwm、dm、app层的作用，以及一些主题的划分，数据治理方面，主要说了一下我们部门数据同步的规范，比如表的生命周期，命名方式、监控等等。
6. 看你熟悉spark和flink，你能说说他们俩之间的差别吗？
这里说了一下spark主要是离线计算框架，也有sparkstreaming的流式框架、主要是批处理，说了一下flink是流式框架，主要是是流处理。
7. flink中的时间有几种，分别是什么？
说了3种时间：事件时间（真实的时间）、摄取时间（进入flink的时间）、处理时间（进入具体算子的时间）这块我强调了一下，我是做离线的，很少做实时。
8. 你在使用flink或者spark的时候，有没有碰见过数据倾斜，碰到这种情况你是如何处理的？
碰见最多就是无效key值过多，直接排除，还说了count（distinct），热点值采用加盐+两阶段聚合，两个大表采用笛卡尔积解决数据倾斜。
9. 看你熟悉python语言，你们那边开发使用python多还是java多一些？
这里我介绍了一下平台主要是写sql和python多一些，sql和python处理结构数据本质上没有区别，可以写sql和pyspark，主要是sql不能递归，然后说一下自己遇见的sql递归如何处理之类的。
10. 算法题：3数之和
链接: 3数之和
def threeSum(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]:
nums.sort()
n=len(nums)
res=[]
for i in range(n):
if i>0 and nums[i]==nums[i-1]:
continue
left=i+1
right=n-1
while left<right:
if nums[left]+nums[right]<-nums[i]:
left+=1
elif nums[left]+nums[right]>-nums[i]:
right-=1
else:
res.append([nums[left],nums[right],nums[i]])
while left<right and nums[left]==nums[left+1]:
left+=1
left+=1
right-=1
return res
反问阶段
1. 我想请问您一下您这边做的是什么业务？以及您所在的业务线和目前的工作在未来的发展前景如何？
2. 冒昧问您一句，您这边确实有hc吗？
个人感受
第二天更新：
个人感觉问题没啥难度，问的不是很难，面试过程比较开心，全程没有卡点，最后还是挂了，哈哈哈，不知道为什么，可能是学历不够，池子里还有更好的，不管怎么样，还要继续继续加油！
以上是关于2022秋招蚂蚁金服数据研发一面的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章