小米-数据仓库高级工程师面试题

导读：本文将带你一起回顾小米大数据数仓面试题。十一节假日前面试应邀整理总结，借“数据仓库与Python大数据”公众号分享给大家，一起进步。

小米大数据数仓岗位面试题

1：先讲数仓项目流程，然后sql优化，数据倾斜，Hive调优，压缩格式，Hadoop原理， MR Shuffle过程，写过那些UDF

2：现场手写sql（行转列，留存率，7天连续3天登录，还有就是现场临时给的sql题）

3：数仓怎么分层的，主题怎么划分，项目中各层模型如何设计的，然后模型做了那些优化，拉链表怎么做

4：sqoop和datax的区别，数据导入导出遇到那些问题case

5：Spark sql和Hive sql的执行过程原理，Spark的提交过程参数设置， Saprk RDD算子有哪些，Spark做离线做了那些方面的优化，Spark shuffle过程

6：Spark和Flink对比，Flink运行原理，架构，消息怎么精准一次性，消息挤压 ，Flink CDC等等 

ps：关于Flink的问题我直接说项目中没用过，自己学过，一般面试官就简单问一下就过了

7 Hbase 原理 和Kakfa原理， Kafka结合Flink一起问 

8 OLAP引擎Clickhouse，Doris，Impala，ES等相关原理和使用优化

9 Mysql的索引场景题，连着问了好几个什么场景用什么索引（当时问的我焦头烂额）

10 Shell 中的一些基本命令，$1和$0的区别，怎么查找后台运行的命令 ，写过那些脚本case

作者寄语

今天的分享就到这里，希望能抛砖引玉，对你有所帮忙。关注公众号第一批粉丝，学到了很多干货和技能，也希望今天的分享能让大家有所收获。最后，再次谢邀，感谢紫霞约稿，也欢迎大家关注这个大数据领域高质量公众号，一起进步！

作者：群友（应群友要求匿名）

征稿：欢迎广大读者粉丝朋友投稿，及相关事宜请加v：iom1128，谢谢！

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