大家好，今天我们分享的内容是关于面试复盘的。
有不止一个大数据提高班的小伙伴面试了美团的数据开发岗位，面经我做了整了，今天分享的是其中的一些有水平的面试问题，如何能够给出超出期望的回答，拿到更好的面试评价。
我们经常说，面试是一个人多年工作经验的多个项目总结，这个过程本身会体现一个人的技能积累、思维模式、未来思考多种因素，所以通过这些面试题可以对自身进行一次检验。
问题一：Spark Stage的划分逻辑？如何查看Spark任务的Stage？你在做任务优化的时候有哪些优化策略？
这个问题是一个经典的老八股了，其实问题本身并没有什么难度。重点在问题的后半部分，关于线上任务优化的策略。
能达到关键的点上就可以了。Spark 通过宽依赖操作（如groupByKey、join）将作业划分为多个 Stage，每个 Stage 内部的窄依赖操作可以高效地流水线执行。理解 Stage 的划分逻辑有助于优化 Spark 作业，例如减少不必要的 Shuffle、调整分区数等。
启动Spark作业后，Spark Web UI可以查看Stage划分和性能指标，Stages的标签页会展示以下信息：
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Stage 列表：展示所有 Stage 的 ID、名称、状态（运行中 / 已完成 / 失败）、任务数量、输入输出数据量等。 -
依赖关系：通过 Parent Stages 字段查看 Stage 之间的依赖关系（哪个 Stage 是上游 / 下游）。 -
Shuffle 指标：关注 Shuffle Read Size/Records 和 Shuffle Write Size/Records，这些指标反映了 Shuffle 的数据量。
推荐优先使用 Spark Web UI 查看 Stage 划分和性能指标，结合 EXPLAIN 命令分析 SQL 执行计划。对于复杂场景，可以通过编程方式获取更详细的运行时信息。通过这些工具，可以定位 Shuffle 操作、数据倾斜等性能瓶颈，针对性地优化 Spark 作业。
关于Spark的优化，我们就不再赘述了，你可以参考这篇文章：
问题二：你如何评价一个数据仓库的好坏？
OK，开放性问题来了。这种问题没有标准答案，但是是最佳的体现一个人的积累和思考的问题。我们还是提供一个思路：
一般在中大公司有数仓整体的质量周报，包含内容根据业务关注度有所不同，但是核心的一些指标大同小异。
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准确性：数据应准确反映业务实际情况，可通过与原始数据源比对、校验，以及检查主键唯一性、全链路数据质量监控覆盖等来评估。 -
完整性：包括数据无缺失值、记录完整，且涵盖业务所需的所有维度和指标，同时数据质量长期跟踪检测体系完善。 -
一致性：同一信息主体在不同数据集或不同处理阶段的数据应保持一致，例如指标定义、计算口径等要统一。 -
及时性：数据能在规定的时间内更新和产出，满足业务对数据时效性的要求，如通过SLA来衡量。
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合理性：模型要能满足当下业务需求，并具有前瞻性，可容纳未来业务变化，避免烟囱式开发，提高复用性1。 -
链路简洁性：尽量引用较少的表，降低代码复杂性和任务失败风险，同时避免跨组或部门引用表，减少沟通和权限问题1。 -
分层与主题划分：有清晰的分层（如 ODS、DWD、DWM、DIM 等）和明确的主题域，符合企业数仓分层规范，方便数据管理和使用。
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任务运行时间：能在合理时间内产出数据，满足较高的SLA，避免任务长时间运行或超时。 -
数据倾斜：不存在严重的数据倾斜问题，以免导致部分任务处理时间过长，影响整体作业进度。 -
SQL优化：SQL代码具有较高可读性，无冗余，且有优化空间，可通过调整语句提高执行速度。
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队列资源申请：申请的 CPU、内存等队列资源合理，利用率处于正常范围，既不浪费也不频繁超发。 -
成本管理：定期进行成本管理和调控，根据业务重要性合理分配资源，实现成本效益最大化。
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元数据管理：表有中文别名和详细的字段描述，方便其他人员理解和使用，且具备完善的元数据管理系统，可追溯数据的来源、加工过程等。 -
权限管理：有严格的权限控制，确保数据安全，不同角色的用户只能访问和操作其权限范围内的数据。 -
数据服务能力：能提供统一的数据接口给业务用户，方便他们获取和使用数据，并且能快速响应用户的查询和分析请求。
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使用率：通过表的周访问 PV、分析覆盖率等指标衡量，使用率高说明数仓对业务的支持力度大。 -
决策支持：能为企业领导提供准确、及时的数据支持，帮助做出正确的决策，同时能为日常运营和业务问题分析提供有效帮助，发现问题并提供解决方案或思路。
围绕上面的内容进行展开即可。
问题三：数仓做了哪些质量管理？
OK，你只需要把DQC本身提供的能力，围绕自己的业务场景进行展开即可。
如果你自己组织语言实在困难，那么你可以参考：
问题四：介绍一个你最熟悉，最有技术含量的项目？以及解决的最有难度的技术问题？
这个题我们略过，各位各显神通吧。
如果你是大数据提高班的同学，恭喜大家这个问题会比90%以上的同学答得好。😄
问题五： Flink如何处理迟到数据？你是怎么做的？
非常好的一个问题。
Flink提供了多种机制处理迟到数据，基本上是围绕 Watermark、Allowed Lateness 和 Side Output，进行灵活处理。
上面的这个回答是Flink框架本身提供的能力，「迟到」本质上是一种乱序行为。
在真实的场景中，如果你是非状态的计算，例如简单的ETL任务，那么一般是通过排序的方式保证「先来后到」。
如果你是有状态的计算，那么大概率是通过「合理丢弃」的方式处理「迟到数据」，例如：
通过event_time事件事件和当前时间对比过滤，例如下面代码：
select * from table_a where current_timestamp() - event_time <= 48 * 60 * 60
我们丢弃掉那些迟到48小时的数据，保证下游在做48小时聚合计算的结果准确性。
OK，以上就是我们要分享的一些问题和回答思路，提供给大家作为参考。
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