针对数据仓库方向的大数据算法工程师面试经验总结

⚙️ 一、技术核心考察点

数据建模能力
- 星型 vs 雪花模型：面试官常要求对比两种模型。星型模型（事实表+冗余维度表）查询性能高但存储冗余；雪花模型（规范化维度表）减少冗余但增加JOIN复杂度。需结合场景选择，如实时分析首选星型。
- 建模实战题：例如设计电商销售数仓，需明确事实表（订单流水）、维度表（商品、用户、时间），并解释粒度选择（如订单级）。
ETL流程与优化
- 增量抽取方案：面试高频题。需掌握基于时间戳、CDC（变更数据捕获）、日志解析（如Canal）等技术，并说明如何解决增量数据漂移。
- 数据清洗策略：举例说明如何处理缺失值（填充默认值/剔除）、重复数据（分布式去重）、异常值（阈值过滤）。
存储与计算引擎
- OLAP引擎选型：对比Kylin（预计算）、Druid（实时摄入）、ClickHouse（单表高性能）的适用场景。如实时监控选Druid，Ad-hoc查询用ClickHouse。
- Hive优化技巧：需熟悉分区（时间/业务）、分桶、向量化查询、Tez引擎替换MR等优化手段。

⚡ 二、算法与优化能力

查询性能优化

SQL调优案例 ：例如优化慢查询：

sql 复制代码

-- 原查询（全表扫描）
SELECT * FROM sales WHERE date > '2023-01-01';
-- 优化后（分区裁剪+聚合下推）
SELECT product_id, SUM(amount) 
FROM sales PARTITION (p_2023) 
WHERE date > '2023-01-01' 
GROUP BY product_id;

索引与物化视图：解释位图索引在低基数维度表的应用，以及物化视图预聚合的代价/收益权衡。

实时计算算法
- 窗口聚合难点：如Flink中处理乱序事件需用Watermark+AllowLatency机。举例：计算每分钟GMV时，允许迟到数据更新结果。
- 维表关联方案：实时JOIN商品维度表，可采用预加载缓存（Redis）+异步更新，避免每条数据查DB。
算法模型应用
- 数据质量监控：利用统计学算法（如Z-score检测异常值）、机器学习（聚类发现数据分布模式）。
- 预测与推荐：在用户画像场景中，协同过滤用于商品推荐，需说明如何解决冷启动（热门填充/跨域迁移）。

🛠️ 三、大数据生态工具链

Hadoop/Spark生态
- Spark vs MapReduce：强调Spark内存计算、DAG优化比MR磁盘IO效率提升10倍以上。
- Shuffle调优 ：解释Spark的bypass机制规避排序开销，调整spark.shuffle.partitions避免小文件。
流处理框架
- Lambda架构 vs Kappa架构：Lambda（批流并行）保障数据一致性但维护复杂；Kappa（全流式）简化架构但依赖消息回溯。面试需根据业务容错要求选择。
- Flink Checkpoint机制：描述Barrier对齐实现精确一次语义（Exactly-once）。
云数仓与开源方案
- Snowflake vs Redshift：云数仓对比重点在存储计算分离、自动扩缩容能力、跨云支持。
- Hudi/Iceberg应用：举例Hudi的UPSERT如何解决CDC场景。

📐 四、项目架构设计能力

实时数仓架构
- 典型方案 ：
  数据校准 Kafka 实时ETL ClickHouse 维表缓存 Hive离线强调离线校准实时数据的必要性。
数据治理实践
- 元数据管理：Apache Atlas实现血缘追踪（分析SQL影响下游报表），辅助故障定位。
- 质量监控体系：定义6大指标（完整性、唯一性、时效性等），用规则引擎（如Griffin）自动告警。

🤝 五、软技能与行业认知

业务驱动思维：举例说明如何将"用户复购率下降"转化为数仓指标（如流失用户画像+商品关联分析）。
前沿趋势：被问及数据湖仓（Lakehouse）时，需解释Delta Lake如何结合ACID事务与湖存储。
故障排查逻辑：经典问题"半夜发现报表数据异常，如何排查？" 应展示链路：元数据检查→ETL日志→源数据比对→重跑容错。

📌 六、面试准备清单

类别	必刷题库
SQL优化	慢查询改写、窗口函数应用、分区剪裁技巧
场景设计	设计实时大屏监控、用户画像标签体系、广告点击归因模型
源码原理	Spark Shuffle流程、Flink状态后端、HDFS读写机制
项目深挖	准备1-2个高复杂度项目，说明技术选型对比（如Kafka vs Pulsar）、踩坑解决方案