数据仓库 - 转转 - 一面凉经
面试流程
自我介绍
Python 中,如何在数据清洗过程中应对内存不够的情况
如何避免,在使用Pandas处理大规模数据时,经常会遇到“SettingWithCopyWarning”警告
在Hive中,当您使用动态分区功能进行数据插入时,可能会遇到“too many dynamic partitions”错误,如何处理
在Apache Spark中,宽依赖(Wide Dependency)和窄依赖(Narrow Dependency)是两种不同类型的依赖关系,对性能分别有什么影响
在使用Kafka作为消息队列时,消费者出现重复消费的问题是比较常见的,分析原因,怎么处理
在使用Kafka拦截器(Interceptors)时,需要注意什么,以确保其正确性和效率
reduce 的阶段,长时间卡在99%,分析原因,如何排查
Spark 运行任务,出现小文件的问题,如何处理
数据治理过程中,需要下线重复指标,如何验证下游不会受到影响
Jenkins 如何避免多分支冲突
数仓设计中,如何设计 ODS 和 DWD 层的字段颗粒度
从 MySQL 导入数据至 Hive,使用 Scoop 如何解决数据不一致问题
DQC 告警如何判断
如何权衡小文件处理过程中的时间 、 空间 、 资源消耗
数据治理中,代码之外,哪些地方可以优化
看板口径整合,数据一致性如何保障
成果中的指标变化,数据计算方式和来源具体讲解
数据变化是如何评估的
思维题:设计一个高并发的日志采集和分析系统,要求使用 Flume、HDFS、Kafka,分析并详细讲解技术选型,在这个场景中,针对数据丢失的情况,如何做预防,设计一些方法思路
反问环节
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