刷题路线

不知道从哪开始？按你要面的岗位和剩下的时间挑一条，题目已经排好顺序。进度保存在当前浏览器，不用登录。

面试前 3 天冲刺

适合：下周就面试，来不及系统复习

只挑面试里出现频率最高的 60 道：第一天计算引擎，第二天数仓和 SQL，第三天存储、湖仓和项目表达。每题先把页首那段「面试怎么回答」讲顺。

适合：投 Hive / Spark / 离线数仓岗位

从建模理论到 Hive、Spark SQL 调优，再到手写 SQL、数据质量和调度，最后用项目把它们串起来。

适合：投 Flink / Kafka / 实时数仓岗位

Flink 的状态、Checkpoint、时间语义是地基，Kafka 的可靠性是另一半；最后落到实时数仓、CDC 和线上排错。

适合：面试问到 Iceberg、Doris、ClickHouse

先弄懂列存为什么快，再学数据湖表格式怎么做到 ACID、时间旅行和更新，最后是 OLAP 引擎的表模型和调优。

适合：笔试或面试要现场写 SQL

先补几个最容易写错的语义（NULL、LEFT JOIN、窗口边界），再刷业务场景题和 LeetCode 精选，最后是大数据量下的写法。

适合：面 RAG、Agent、大模型数据方向

数据开发转 AI 方向，面试官最关心的是数据链路：RAG 怎么建、Agent 怎么接数仓、效果和成本怎么量化。

适合：面数据质量、数据平台、DataOps 岗位

治理题最怕讲空话。这条路线每个阶段都落到具体做法：规则怎么定、血缘怎么用、任务怎么重跑、口径怎么统一。

适合：技术没问题，但一讲项目就乱

很多人技术不差，挂在项目讲不清、追问接不住、软问题答错。这里按「讲项目 → 接追问 → 行为面」准备。

刷完一条路线，再去冷门好题里查漏补缺；也可以随机来一题自测。