后端实习技术栈比较老的推荐去吗

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前两个流程一面挂，三面挂，加起来九面终于拿下了数开岗，终于有个稍微好一点的部门了求求其他的也给我泡出来吧，26秋招对我好一点--timeline一面 9.22二面 9.24三面 9.26hr面 10.10加面 10.16oc 10.22意向 10.28--附面经-------------------------------------一面（常规八股+项目深挖+coding）--项目（15+10min）1.拷问比较深，两个都问了一下--八股1.谈谈hadoop生态的理解（又问了nn，小文件，mr有几次归并排序）2.groupingset和cube的区别3.sql提交到hive的解析过程4.hive数据类型有哪些5.spark数据倾斜6.Spark AQE特性7.三次握手四次挥手8.网络传输的七层架构--手撕1.算法：最长连续无重复子字符串长度2.sql：连续登陆--简单唠会嗑-------------------------------------二面（+1，50min，没记太全）--项目拷问（15min+5min）--八股1.数据倾斜2.spark与mr区别3.count distinct优化4.数仓分层意义5.场景：结合订单过程，设计事实表6.checkpoint7.反压-------------------------------------三面（+2，70min，开放问题较多，考的比较广泛）--数分&数产1.数据分析师常用的分析方法？2.埋点定义的核心3.数据采集通用的属性（埋点公参）4.指标定义怎么做？5.一个业务过程的不同阶段应该看什么数？6.做数据看板的关键7.数据看板不同的数据内容怎么摆放（提示了一下产品动线）--数据研发1.app层的需求过来之后怎么理解和解决2.如何理解数仓模型重构3.怎么从业务中抽取维度和事实4.数仓模型好坏怎么衡量5.Shuffle的oom6.jvm7.服务器cpu满了怎么排查8.java读写数据库9.java调用api--数据挖掘1.python中常用机器学习包有哪些2.随机森林算法原理--智力1.小球称重问题--手撕1.汉诺塔（又出了一道字符串，我说考过了，换成这个了）--反问1.字节的中台架构-------------------------------------hr面（40min）1.自我介绍2.项目介绍3.优缺点，举例说明4.优先级怎么分5.手上意向-------------------------------------加面（+3，40min，场景题）1.clickhouse2.行式存储和列式存储的区别3.数据如何反哺业务4.如何理解业务数据化和数据业务化5.场景题1:视频+点赞数，设计一个架构（不限于数仓）6.场景题2:功能上线之后，请以分析师/dpm的角色设计指标体系--反问1.数据业务化怎么做？2.ai落地场景？

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