面试题
1、你们的数仓中DWD层为什么要划分数据域？划分数据域之后会对ADS层造成什么影响？是可以提效还是可扩展性强？你们是如何考虑的呢？
2、AZkaban和dolphinScheduler的区别是什么？如果选型会从哪几个方面来考虑呢？
3、数仓中数据的幂等性如何实现？就是如何保证数仓中的数据不丢失和不重复？
4、零点漂移问题如何解决？
5、你们是如何统一指标口径？
6、某电商平台业务线的A运营组比如说提了一个GIV的计算公式，说不包含优惠卷的价格，就是不包含平台成本，平台补贴，B运营组又提了一个需求是GIV要包含平台补贴，这个时候如何去协调和沟通？
7、数据抽取工具分别有哪些优缺点？适用于哪些场景？
回答
1划分数据域，方便对业务环节进行拆解且清晰，能够快速定位找寻，ads 用的是主题域，划分后ads 会依赖跨域数据，如果底层数据域变动会影响ads 指标或标签，所以对于指标提现建议放到dws 做指标沉淀复用且方便找寻，对于ads 数据仍然是依赖但采用大宽表小宽表方法存储，大宽表即核心标签指标存放地方，能给后续ads 做到复用同时也是核心内容直接引用资产，但这样仍然会耦合，耦合点在于如果ads 大宽表不能产出下游也会等待，所以最好办法是对于核心大宽表拆解到2级主题存放
3更多是想问实时数据情况吧，参考kafka ack 与幂等以及Flink exactly once ，这里八股文就不解释了，说下离线的 离线抽取丢数情况还是有的，最简单办法还是扫count 即数据源和ods 如果不匹配则告警，如果是全量可以用表行数波动来判断，增量得和库匹配去写脚本了，至于重复则设置主键唯一dqc
5指标口径拉齐，从整体看与数分沟通，数分负责业务口径审批及对接，数仓负责技术口径审批及维护，对当前指标按照数据 主题域拆解归类生成指标域，指标域也由负责主题同学负责，同时建设指标上下线流程（流程在学习路线元数据指标那节课），并且建设指标中心去维护录入指标
6 核心问题在于指标多个业务方不统一情况，继续接5题的回答，生成指标中心后统一拉业务方负责人一起沟通确定指标业务口径，如后续更改则需要在审批指标时候抄送另外一方业务，让他们有告知，但如果业务方态度强硬可上升leader ，让负责人清楚目前指标状况和达成统一的好处，如果负责人也态度强硬并对自己leader 的leader 举报，则可以再退而求其次 单独开发for 这个部门，但这个口子能不开就不开。