阿里九面，数据研发面经！

今天分享的是在内推转为校招的情况下，一共面试了9轮，艰难上岸阿里的数据研发岗。希望通过他的分享，对大家在如何学习和准备面试方面有所帮助！

说了九次面试感觉我是大神，拿了SP之类，其实并不是，内情就是内推转为了校招，内推五次面试，校招四次面试，在加校招的笔试。本帖子适用于跨专业的人士。只是想写个面试经验给以后的人士。

我投递是数据岗位，对于之前我主要搞机器人的我来讲，基本处于什么的都不会的状态，做数据的一般都知道，需要用什么 比如odps，hadoop，flink等等工具，然后做业务需要范式建模，纬度建模等等。我可以真实的告诉大家，之前这些我并不是很熟悉的。以前摸到的数据也只是阿里巴巴数据天池比赛。下面一一叙述开来。

7月中旬内推，七月中旬我还在调试机器人。

第一次面试-电话面试
第一次面试是在内推没过几天就开始了，是个女主管，说话比较亲和，所以我不算紧张，在罗列之前自己做的机器人事情后，他就是随便问了问，主要他也不懂。就问我什么三范式，我懵逼，什么是纬度建模，我继续懵逼。一共提了很多问题（在文章最后有总结）总之，我回答上来的就寥寥无几。电话持续了1个小时，对方的态度很温和，所以气氛不是很尴尬 。

第二次面试-电话面试
本来以为一面就跪掉了，但是内心还是抱有幻想的。所以啥也没想，就总结上个面试官的问题，我就各种查资料，自己买书，几乎是一天一本的看。当时蛮辛苦的，主要在于新知识，当天必须理解。比如先从数据库这本书开始看起，学到1NF，2NF，3NF就比较晦涩。还有其他等等。当然在一面基础上我学了，数据库原理，mysql，数据仓库，学习大概一个周的时间，一个周也是阿里面试的周期，数据仓库这本书，我说实话没看懂。只是有个印象是事实表的设计，如果从业务出发做这个表格。

好言归正传，面试的时候，依据先自我介绍，在上项目介绍，然后提问。这一面应该是压力面试，问我C++相关，我的比较自信，回答的很好，但是问道数据的，我开始磕磕巴巴，但是总体是能说出来的。压力面试真的不爽，主要我对这一块也不熟悉，害怕又上次一样，什么都问，我啥也回答不上来。幸好，他多数问的都是算法和编程问题，比如C++多态性，动态规划怎么做的等等问题。

第三次面试-电话面试
经过第二次面试，我觉得自己还是有救的，依旧是每天坚持的学下去，时间也是一周的时间，虽然是一周，但是我还有其他项目缠身，基本每天晚上和夜里学习。上次学了很多基础的课程，但是数据仓库并不算是，我开始学习odps工具箱，我知道这个很重要，但是没学习过。

尤其对里面的UDF，MapReduce进行了学习，没有项目可谈，只是学习了关于一些实例，并自己做了实验，因为自己linux基础功底比较好，所以搭建环境和调试还是很快的。这里虽然看了ODPS但是依据是半径八两。转入主题，这次面试正常面试，还是依旧套路，自我介绍，项目介绍，提问题。

前两个忽略，下面的面试也忽略。主要提问题，他问了一部分关于我之前的项目，然后就很巧！真的很巧就问了ODPS的问题，我基本都答上来了，但是他说了一句 ，懂是懂，就是没有项目经验。我一脸尴尬。还有问了关于维度表设计，我不会。但是我记住了。

第四次面试 视频面试
这次我在出差，是在深圳面试的，自己在一个很小的房间里。先说说怎么学啥，根据上次经验，我应该欠缺关于业务的知识，还有hadoop的知识。这次时间比较久，后来听说是想把我回绝的，但是又觉得在试试，（所以，机会一定要认真面对）。

我这次两周内，学了一本书叫阿里巴巴数据大实践，还有Hadoop一本厚厚的书，先说业务方面的，我之前看的那本数据仓库并不是很懂，但是阿里写的这本书，真的挺好的，到面试完毕，我几乎读了不下于30多遍，每一次都有新的认识，（我很爱看书，不爱看视频，看电脑学习）。里面讲解的很清晰如何做维度，做事实。然后各种分类。看完这本书，我又复习了关于数据仓库书本，本来很难进行的一本书，我坚持看了一半。这一半也是看了很多遍，后半部分是因为很多实例所以我并没有看。

业务上面我没有项目经验，所以我就总结关于淘宝购买物品过程涉及的数据，并绘制了一系列的图纸以及文字描述，算是基本把这本书的核心全部摘出来了。Hadoop是apache旗下开源数据框架，分布式系统，我不会。我真的不会，然后花了一夜的时间看了一本关于分布式系统的书。然后开始攻克Hadoop。虽然开源但是用的是java写的，我java功底很差。但是我爱看源码，所以先把hadoop书籍前面的部分看完，我就开始阅读源码，阅读并不是一个个看，而是主要看框架，看实现方式，看信息传输等等。其实这里蛮浪费时间的，但是自己觉得既然学了，就要认真的学下去，就要搞懂。基本源码看了一天基本都懂了，当然不是非常了解。

Hadoop周围还有很多其他工具，比如 pig hbase hive 等等。这些源码没有看，既然是工具，所以没有主要针对。但是对于每个工具，我几乎每个工具买一本书，比如HIVE 我买了一本hive的书籍。学习会用，学习内部原理，学习一些优缺点就ok，其他的工具都一样。

其实一下子看了那么多，就是为了这次面试，这次视频面试很重要，不仅看你说啥，还要看你的谈吐能力，以及你的应变能力，和电话面试很不同。这次的面试官很和蔼，让我自我介绍，和介绍项目，他先说了你介绍你做过的项目把 ，我们俩大概聊了半小时关于之前的项目，里面夹杂问题。

后他就问我，“你说你学了数据研发的东西，你说说你学了啥”。然后我就侃侃而谈，并没有很害怕的感觉，就下单这个业务说了一遍，从购买 下单 发货 确认，这一系列的业务，从事务事实表，周期快照表，到累计快照表等等说了很久，他似乎也感觉到我会了。这次面试主要的问题就是业务如何做，我算是勉强能回答上来了，当然其他比如范式建模和维度建模都有啥区别，我也早已理解记于心。并且这次面试，面试官还主动加了我的微信，这时候我第一次感觉自己还有希望。

第五次面试-电话面试
第五次面试是8月20左右，距离内推开始1个月了，但是过了很久都没有通话，但是我并没放弃，我觉得自己还有救，就开始攻克关于hadoop数据体系，大约3-4天时间，我慢慢清晰了数据体系的更替，比如hadoop spark flink都属于第几代，并购买了相关的书籍（我爱看书，只是学习习惯而已），但是flink太前了，还没有书可以看。

这段时间主要强化去学习数据架构体系，并且不断复习之前学的，学的方法是啥，因人而异，用什么工具去学也是因人而异，但是遗忘曲线大家都是一样的，所以还不停的照顾之前看过的，比如什么叫做传递依赖，我后来还需要不停的去翻看，记住 ，千万不要硬背，没啥意思，一定要理解，没有业务场景，就自己从网上找例子。数据业务相关很多都是实例总结出来的。Spark使用的是scala语言，我并不会，所以对于spark我只是看了看架构，一些特征之类。

面试的时候，气氛比较沉闷，这次并不是很好，感觉他并不想要我了，所以回答虽然都答上来了，但是气氛总是一般般，大约持续不到30分钟，就挂了，这时候我感觉到自己很危机了。果不其然，我收到了笔试通知。

笔试
笔试通知意味我转为了校招了，大家都明白笔试多么折磨人，尤其这样大公司的笔试题目，很难，考的东西很全。但是我想了，算了还是坚持一下把 ，不要抱怨了，本身自己不是这个专业的。认真做一做。一般大家做题都是一起做，这样会好一些，这一次是我自己做的，很神奇我的两个编程都做出来了，但是选择题烂的都不行，我根本没时间算一些数据，或者说自己脑子太笨了，只会靠笨方法学，然后就开始忐忑的等待成绩了。

第六、七次面试 – 电话面试
这两次一起写了，主要每次面试都一样了，但是每次我都是认真的回答面试官的每一个问题，不会的我会主动承认自己不会。我不想说谎，虽然很多人说去阿里面试，一定要吹出来自己多牛逼，但是我想，如果是这样的进去的公司，对于我来讲我是不愿意去的，不愿意承认自己短板，即使自己去了那有啥用呢？所以我建议不要附和面试官，做自己最好，当然如果你了解面试官是做什么的，是有好的。这样的你回答方向有个方向，但是，你上哪知道？？

第八次面试-HR视频面试
最后一次视频面试是HR面试，这次HR面试基本和大家一样的，问一些关于自己价值观的问题，我建议大家还是好好回答这个问题，假如你的价值观和公司的价值观不一致的话，你还是不要去为好，随口更改自己价值观的人去了公司也是会被辞退的。HR不是不重要，而是很重要。除了价值观问题，还问了我一些其他的问题 比如家里情况，学习情况之类。

第九面试 –HR电话面试
这是最后一次了，这次的电话问了我一些她有疑问的地方。没啥了。到现在是九月10号了，持续了两个月了。

自我总结
不要放弃，任何时候都要静心想自己还不会什么，自己还欠缺什么，不管是技术还是人脉等等，不要老想过不过的问题，想这个问题一点用没有，因为你面过的事情无法改变，你能做的就是如果下次打仗来了，你要做好准备，不要被打死。
在每一次的面试都要总结，看看自己哪些不会，要及时更正，尤其是内推，内推是部门招聘，所以面试官会不自然的透露关于工作是啥，你一定要好好听。这样记住他们用的工具，以及业务都是什么，这样的话，你接下看啥你就知道了。
有个自己的学习的方式，我的方式是看书，在不断学习的过程，还要总结。我这个算是跨专业，只是用业余时间，不到两个月时间我看了近20本专业书，前期看很晦涩，后来就好了很多。
找工作确实参杂了很多偶然和幸运在里面，但是你一点不努力，不用劲。老铁，再大的幸运也不会要了你。
价值观一定要审核，即自己审核自己，不要盲目去找，有些人喜欢广撒网，其实这样并不是很好，你先搞清楚自己以后要干啥，去了工作为了啥。然后找。如果这个都搞不清楚，你去了也是一身累，大家都知道互联网工作都是很累的。如果没有自我内心追求，很难有人说自己很开心的。

问题总结（主要说明关于数据研发职位的问题）
维度建模和范式建模区别，并举业务例子
OLAP OLTP解释
三范式是什么，举例子
数据中的事务是什么，mysql中怎么实现的
C++多态性是如何理解，和java怎么区分
说排序的种类，并且告诉我他们为什么这么区分。以及时间复杂度的计算，怎么计算出来的
说一下动态规划的过程
操作系统中的进程调度算法说几个
Hbase原理
Mapreduce原理
UDF分类以及原理
数据倾斜原因以及如何预防
hive和mysql不同
Hadoop架构简单介绍
Spark和hadoop之间的区别。
Pig是什么，说一说
维度设计过程，事实设计过程
什么叫极限存储设计
维度设计中有整合和拆分，有哪些方法，并详细说明
事实设计分几种，每一种都是如何在业务中使用。
SQL内部原理解释
B2B业务架构中 公共层有什么作用。
如何理解粒度这个单词
阿里面试总结
阿里内推是属于最早的，但是也是要人很少的。
如果你牛逼，基本几天就可以告诉你，你通过了，如果你是个大佬，那么前面还有更高级的面试你，当然和你迎来的也是sp。
内推过程基本是一周一次，一共五次，3次技术面试，1次交叉面试，1次HR面试。基本你能接收到HR面试说明你有戏。
阿里巴巴官网的更新基本只能在9月下旬确定定论。当然可能因为应聘人数太多了，对于大家来说，都不知道自己啥情况，有些好一些，先提前告诉你，你通过了，（俗称口头offer）,基本是不会变化的。
由内推转为校招，不要害怕自己机会没了，说明人家还想要你，只不过让你进入校招，在校招中，你的优势是很大的，有些内推是直接回绝的。
阿里的笔试比较难，这也是很正常的，没有扎实的基本功，谁也不想要你。
增加部分：我看过的数据书籍
数据库 以前的教科书
Oracle 从入门到精通
高性能MySQL
MySQL数据库应用从入门到精通
Spark快速大数据分析
Hadoop权威指南
Hive编程指南
Spark机器学习
大数据应用与技术丛书·数据仓库工具箱
机器学习实战
大数据之路：阿里巴巴大数据实践
智能时代 吴军的 极力推荐
SQL入门经典
数据挖掘
机器学习实战
看书一回事，但是比如像一些工具如hadoop 还是上手操作为主，看源码看架构比较重要，单纯的看书记忆很差的 。

业务的就自己好好分析下，比如 9 和 11 。要多看他们的对于特定业务的分析，并总结自己的观点 。

-------------------end----------------------

如果你失业或者正在求职或领取书籍，可以加微信w3aboutyun，朋友圈会分享内推，面试方面的内容，也可拉入求职面试群。

原文链接
https://mp.weixin.qq.com/s/b10bqIjSWQCZ14u01SmnZA