面试结束后，你可以主动询问HR关于面试结果的情况。这样的举动表明你对这家公司非常重视，同时也展现了你的积极主动。HR可能会认为你是一个珍惜时间、善于抓住机会的人。当然，问不问面试结果并不会带来直接的负面影响，因为面试结果一旦确定就不会轻易更改。
总之，在面试后主动联系HR询问结果是一种积极的职业行为。这不仅可以帮助求职者了解自己的职位状态，还可以再次展示他们的热情和职业素养。
能，但是Hr会很不耐烦，而且他又会找理由说让你等。其实等个两三天还没有通知，就是说明你没有面试通过，也不需要再去打脸了。
当面试结束后，直接向HR询问结果是普遍的做法，即使他们表示会等待通知，你也可以在面试当天晚上或第二天进行询问。这类提问并不会对你的面试结果产生负面影响，因为人事部门对此类情况已司空见惯。然而，如何礼貌地询问面试结果很重要。首先，以自我介绍开场，表明面试的身份，避免冒犯他人。
要。如果你是在意这份工作的，而HR还未在约定时间（通常是7天内）给予你答复，可以礼貌大方地询问结果。面试表现决定了你的面试结果，问不问，结果都在那里，逃避是没用的。
面试结束后的一至两天内，可能还有其他候选人正在进行面试，此时不宜急于询问HR关于面试结果的信息。可以观察HR的朋友圈动态，看看她分享的内容是关于公司宣传、行业资讯还是个人生活，如果有关于公司或行业的信息，不妨点赞，这样可以提醒HR你的存在，一旦有面试结果，她会尽快通知你。
下面给你整理了一部分应聘数据分析师会遇到的问题：你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。
AA实验的差异可能由以下原因引起：实验惯性、打标上报异常、小概率事件、多重检验问题和极端用户。解决方案包括提升哈希分桶数量、进行样本均衡性检验、设置实验黑名单或按百分比截断用户。题目4：我该在什么时候用什么方式分析A/B测试结果呢？分析结果应在检验达到统计显著性后进行。
我把面试过程可以会问几类问题，不同的面试官可以侧重点不一样。我想和所有面试数据分析师的朋友说的：面试过程中大家是平等的。不要太弱势也不要太强势。把你之前的工作有条理的表达出来。面试一些问题的时候，可以想一想。我个人觉得，并不是所有的问题必须别人一问完，立即
数据分析师面试经典问题涉及统计理论，例如中心极限定理，它阐述了样本平均值与总体平均值的关系，以及在无全貌数据时，样本如何估计总体。正态分布，作为概率分布的重要概念，被用于描述大量随机变量的规律，如人的身高、成绩等。
问题8：“你怎么证明，你做的分析和公司业绩提升有关系！”在绩效考核阶段，业务部门常会质疑数据分析工作的价值。应建立合理的评估标准，同时通过案例展示数据分析如何影响业务决策与业绩提升，增强领导层对数据分析价值的认可。
答案：使用coalesce（）和repartition（）方法降低并行度，新增并行度为1的任务合并小文件。Flink篇 问题：Flink实现流批一体 答案：Flink通过一个引擎支持DataSet和DataStream API，实现计算上的流批一体。Kafka篇 问题：Kafka实现精准一次性 答案：0.11版本后引入幂等性，确保重复数据只持久化一条。
大数据的本质与特性 大数据是处理海量、高速增长和多样性的数据，以提取价值和驱动业务决策的关键工具。其五大特征，Volume（数据量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）、Veracity（准确性）和Value（价值），是理解其核心的关键。
您对大数据一词有什么了解？ 大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是为什么使用特殊的工具和方法对大量数据执行操作的原因。大数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的非结构化和原始数据中获取有意义的信息。
答案：RDD，即Resilient Distributed Dataset，是Spark的基本数据抽象，代表一个不可变、可分区的并行计算集合。RDD中的数据可在内存或磁盘中存储，分区的结构可动态调整。面试题4：列举并比较Spark中常用算子的区别。
在大数据开发领域，快手提供了许多高频面试题来帮助求职者准备面试。以下是其中一些问题及答案，以提供直观理解。
面试题一：如何解决大数据Hive表关联查询中的数据倾斜问题？数据倾斜是Hive表关联查询中的常见问题，主要由以下原因引起：数据分布不均、业务数据特性、建表时考虑不周以及SQL语句设计不合理。避免数据倾斜的一种方法是为数据量为空的情况赋予随机值。解决数据倾斜的策略包括参数调整和SQL语句优化。
答案：MapReduce由Map和Reduce两阶段组成，Map阶段对本地磁盘输出排序数据，Reduce阶段对数据进行归并排序，数据按key分组后交给reduce处理。在Hadoop x中排序无法避免，Hadoop x可通过关闭相关配置避免。
答案：RDD，即Resilient Distributed Dataset，是Spark的基本数据抽象，代表一个不可变、可分区的并行计算集合。RDD中的数据可在内存或磁盘中存储，分区的结构可动态调整。面试题4：列举并比较Spark中常用算子的区别。
大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是使用特殊工具和方法对大量数据执行操作的原因。大数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的非结构化和原始数据中获取有意义的信息。大数据还允许公司采取数据支持的更好的业务决策。
当数据量很大的时候，count（distinct uid）计算失败怎么办？解决方案有二：一是使用数据库函数优化，如使用`APPROX_COUNT_DISTINCT`替代`COUNT（DISTINCT uid）`以减少计算量；二是采用分桶或分批处理策略，将大数据集分割成多个子集进行计算。
1、大数据告诉你求职者是如何面试的1 又到每年的招聘旺季，想跳槽的人都已经走在了面试的路上，运气好的人已经拿到了offer。
2、首先，面试官通常会从求职者的基本情况开始了解，包括工作经历和项目经验。接下来，面试将深入技术层面。面试中，Java是基础，但通常不会深入，重点在于将Javase部分掌握牢固。在数据处理技术方面，Hadoop生态（包括Yarn、Zookeeper、HDFS）是必问内容，尤其是底层原理，因为这些是大数据处理的基础。
3、告诉我们大数据和Hadoop之间的关系。 大数据和Hadoop几乎是同义词。随着大数据的兴起，专门用于大数据操作的Hadoop框架也开始流行。专业人士可以使用该框架来分析大数据并帮助企业做出决策。注意： 在大数据采访中通常会问这个问题。 可以进一步去回答这个问题，并试图解释的Hadoop的主要组成部分。
4、AI面试的形式一般称为数字面试或预录视频面试。考生需要根据屏幕上显示的面试问题，在规定时间内记录答案。提交的答案作为招聘人员第一轮审核的材料之一，结合简历决定是否邀请你进行后续面试。ai面试的考官一般考验的是对突发事件的应对能力、各方面的思维逻辑、快速反应和自身能力。
5、Veracity -Veracity是指可用数据的不确定性。由于大量数据带来不完整性和不一致性，因此产生了准确性。Value -价值是指将数据转化为价值。通过将访问的大数据转换为价值，企业可以创造收入。注意： 这是大数据访谈中提出的基本和重要问题之一。
6、一种新的面试方式 AI面试是一种新的面试方式，使用人工智能技术模拟面试官对求职者进行面试。在数字面试或预录视频面试的形式下，求职者需要根据屏幕上显示的问题，在规定时间内记录答案，并提交给AI系统进行分析和评分。AI面试考察的内容包括对突发事件的应对能力、各方面的思维逻辑、快速反应和自身能力等。
1、熟悉数据结构原理，复杂的项目无需为需求实现原理而烦恼。优化能力提升 随着了解的加深，能够发现与工作中数据结构特性相违背的代码，并具有优化修改的能力。提高面试成功率 学习50%以上互联网公司数据结构的面试问题纲领，提高面试合格率。
2、大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是为什么使用特殊的工具和方法对大量数据执行操作的原因。大数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的非结构化和原始数据中获取有意义的信息。大数据还使公司能够根据数据做出更好的业务决策。
3、大数据的本质与特性 大数据是处理海量、高速增长和多样性的数据，以提取价值和驱动业务决策的关键工具。其五大特征，Volume（数据量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）、Veracity（准确性）和Value（价值），是理解其核心的关键。
4、大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是使用特殊工具和方法对大量数据执行操作的原因。大数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的非结构化和原始数据中获取有意义的信息。大数据还允许公司采取数据支持的更好的业务决策。
5、关于数据分析师常见的面试问题集锦 你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。
6、传统数据基础设施：主要使用存储在高端和昂贵硬件中的“structured data，结构化数据”主要处理为ETL批处理作业，用于将数据提取到RDBMS和数据仓库系统中进行数据挖掘，分析和报告，以进行关键业务决策。主要处理以千兆字节到兆字节为单位的数据量。
