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字节 Hive面试核心知识点笔记 📚 的封面

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Hive

字节 Hive面试核心知识点笔记 📚

本文从字节面试官视角梳理数据开发岗Hive高频考点：Hive定位与Metastore、内部/外部表，分区分桶与视图原理及场景，Join/开窗等SQL实操，性能优化与参数调优，并总结数据倾斜、小文件等常见问题解决思路。

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算法面试题练习 1️⃣ 的封面

笔面算法🧐

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算法面试题练习 1️⃣

本文汇总多道 LeetCode 经典题解：二分统计目标次数；滑动窗口求最短满足和与最长无重复子串；中心扩展求最长回文；快慢指针判断/定位链表环；哈希表实现两数之和，代码简洁易复用。

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SQL 面试题练习 1️⃣ 的封面

笔面算法🧐

SQL

SQL 面试题练习 1️⃣

文章总结了4类常见SQL场景：连续登录用户筛选、最大连续登录天数及起止时间、共同好友≥3的用户对、次日留存率计算。核心技巧包括日期-序号分组、用户对去重、按用户+日期去重及数据鲁棒性处理。

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🔍 字节面试 SQL 的封面

笔面算法🧐

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🔍 字节面试 SQL

文章梳理SQL面试高频考点与题型：连续登录与最大连续天数、共同好友、近7天登录时长滑窗、次日/7日留存、各类金额Top3及行列转换。重点讲解MySQL窗口函数、日期分组、自连接与聚合，并给出备考建议与边界处理。

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📖 字节面试算法的封面

笔面算法🧐

实习面经

📖 字节面试算法

本文整理字节跳动数据开发高频算法面试题，覆盖二分、滑动窗口、双指针、哈希、排序、链表与树遍历等核心考点，配套Python解法、复杂度分析与备考建议，适合专项刷题与知识梳理。

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📌 字节跳动大数据开发面经 3️⃣ 的封面

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📌 字节跳动大数据开发面经 3️⃣

文章汇总大数据/数仓面试高频点：项目按业务域、目标或数据来源划分；Hadoop 体系（HDFS/YARN/MapReduce）与适用场景；MapReduce 全流程及 Shuffle 作用；维度建模方法、事实表与维度表区别，星型/雪花模型取舍；去重方案与 count distinct、group by 差异。

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🚀 字节跳动大数据开发面经 2️⃣ 的封面

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🚀 字节跳动大数据开发面经 2️⃣

文章汇总大数据/数仓面试高频点：数据倾斜成因与治理、CTE执行与物化、Spark Stage划分及宽依赖算子、Hive内外表差异、HDFS小文件问题与优化，并附SQL手撕题（时间段借书、连续登录）及二分统计有序数组元素次数。

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🎯 字节跳动大数据开发面经 1️⃣ 的封面

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🎯 字节跳动大数据开发面经 1️⃣

文章围绕大数据/数仓面试高频点，梳理项目深挖回答框架：职责流程、指标口径对齐、数仓分层、数据质量与性能优化、业务落地与效果验证；并总结SQL开窗函数、复杂聚合（Grouping Sets等）及Python/Java基础与UDF要点。

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🎯 SQL 热门面试题：连续天数 & 留存率分析的封面

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SQL

🎯 SQL 热门面试题：连续天数 & 留存率分析

整理3道高频SQL题：连续回答/登录天数统计与11月新用户次日留存。讲解日期偏移法、窗口函数、去重与跨天活跃处理，附MySQL代码与方言适配要点。

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📋 亚信科技数据开发面经的封面

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📋 亚信科技数据开发面经

文章汇总两份数据开发面经要点：涵盖SQL能力展示、表关联/JOIN分类、CASE WHEN与开窗排序函数；并延伸到项目STAR讲述、数据去重、数仓分层与分层价值、SCD处理、ETL流程、星型/雪花模型及Hadoop生态组件。

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📝 用户标签画像体系的封面

数开知识点

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📝 用户标签画像体系

文章围绕用户标签画像体系展开：解释标签的概念、七大分类与五种属性类型，并说明标签与指标的组合逻辑。进一步介绍标签加工流程、宽表建设与管理方式，以及画像生成与应用场景，强调合规采集与精准运营价值。

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✨ 全方面面试题解答的封面

面试素材

面试问答

✨ 全方面面试题解答

文章系统梳理数据侧岗位面试高频题：个人介绍、项目闭环表达与量化成果；数仓分层建模、指标体系与治理方法；Hadoop/Spark/Hive、数据倾斜与一致性等八股；SQL考点、架构选型、开放题及面试加分避坑技巧。

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