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面向数据开发相关面试，围绕Iceberg、性能优化、数据倾斜、自我介绍、职业规划等主题展开练习，结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区，梳理知识要点并练习清晰表达。

37 道题目建议用时 111 分钟专项面试练习

全部题目 37 道题

考察候选人对SQL窗口函数的掌握程度和实际应用能力。

考察候选人对数据项目的整体把控能力，包括业务理解、模型设计和问题解决。

考察候选人对大数据处理中常见性能问题的理解和解决能力。

考察候选人对AI技术的兴趣、学习能力和实践经历。

考察候选人能否清晰提炼项目背景、个人职责与技术亮点，评估表达能力和项目深度。

考察候选人对业务指标的理解深度，能否准确说明指标定义、计算逻辑与识别规则。

考察候选人对数仓分层、主题域划分和表结构设计的理解，以及数据治理中责任归属的定位能力。

考察候选人的算法基础与SQL编写能力，包括二分、贪心思想及TopN查询的细节处理。

考察候选人技术选型的动机、对非常规方案的理解深度，以及能否量化对比新旧方案效果。

考察候选人能否从业务痛点中提炼出个人要解决的核心技术问题，而非泛泛而谈。

考察候选人结构化排障能力：信息梳理、假设提出、验证手段和结论提炼。

考察候选人在多条技术路径中的决策依据，是否基于成本、风险、收益做权衡。