双非本，怎么找到大数据开发的实习啊

职位描述 1.负责TapTap 基础数据建设（涵盖社区、商店等业务方向），提供通用、稳定、丰富、高效的公共数据能力，提升数据支持业务的效率，探索数据的增量价值；2.面向社区、商店等业务方向，建设专题数据，提供丰富易用的数据服务，直接支持业务决策分析，赋能业务；3.在整体数据建设和服务的过程中，落地埋点规范、质量保障规范，提升埋点质量和易用性，保障数据服务的数据质量和数据产出的稳定性。职位要求1.27届在校学生，研究生及以上学历在读，计算机、统计相关专业优先；2.了解大数据生态，熟悉Hive、Flink、Spark、Kafka、Clickhouse等相关大数据引擎之一；3.熟悉 Java /Scala语言，包括JVM、类加载、并发等，有较好的SQL基础；4.善于沟通，对数据敏感，责任心强、积极主动。

1.实习介绍2.介绍-下spark的内存模型?3.动态内存管理中存储内存和执行内存的区别?4.对堆外内存有了解吗?5.有了解过oom的几种类型吗?6.治理过数据吗?举个具体的优化案例?7.除了提高shuffle并发，还有什么方法能优化?8.平时在公司平台上使用的大数据组件有哪些?9.spark是完全基于内存吗?10.spark的几种join有了解吗?介绍一下?11.sort join和hash join的shuffle区别?12除了join，还有哪些操作会引起shuffle?13.spark shuffle过程中有sort和没有sort的区别?14.熟悉非等值连接吗?15.sql题:求次日、三日、七日留存率16.如果是日增量的分区表数据量很大，如何进一步处理?16.需要用distinct吗?代码能否优化?17.反问环节

1.挑一个项目介绍2.了解实习经历3.针对实习项目，问数据层次怎么分层4.数据分层的作用5.针对具体实习项目，说明业务逻辑6.说明实习项目的“订单量"这个指标从源头到产出的 ETL过程7.针对实习项目，复盘后最大的难点是什么8.复盘之后有什么收获9.你刚才说复盘收获是处理小文件，那么spark怎么处理小文件的?10.处理小文件有哪些方法，举例子11.hive冷热分离的方法12.你刚才提到了组里有做ec存储，你了解ec存储吗13.暑期实习有什么感受，转正了吗14.了解spark的semi join吗，他是干嘛的15.了解spark的AQE，这是什么16.你刚才讲AQE提到了广播机制，这个在spark中很重要，讲讲广播过程呢17.了解网络吗?讲讲三次握手和四次握手区别。18.了解数据结构吗?讲讲0(nlog n)的不稳定排序算法Q1.求开方:给定排序算法。num=5.79，error=1e-8，求x使得abs(x^2-num)