一般数据仓库面试会面两轮，第一轮一般是sql技术面，第二轮就是维度建模和数据治理的问题。
一轮技术面（待补充）：
1、数据倾斜：
数据倾斜一般产生的原因是数据在map端hash分配到reduce端时，某一个key的数量远大于其他的key，导致某一个reduce的处理时间较长。
1）key分布不均匀
2）数据本身就是如此
3）数据关联时没有把握好关联键
解决方案
1）参数调整：hive.map.aggr = true;hive.groupby.skewindata=true;
当存在数据倾斜时开启负载均衡，此时会生成两个MapReduce任务，第一个MR任务会将map端产生的key随机的分配到reduce，先进行一次聚合，第二个MR任务会将第一个任务的预处理结果作为输入，将相同的key分配到同一个reduce当中。
2）sql调整：在处理大量空值导致数据倾斜的情况下，可以先将空值附一个特殊值去处理，比如给一个随机数加字符串的方式，因为空值数据是关联不上的，不会影响后期处理。
2、order by，sort by，cluster by，distribute by的区别
1）order by是全局排序，排序过程在一个reduce中进行，在数据量较大时就会很慢
2）sort by是局部排序，排序结果在同一个reduce中使有序的
3）distribute by是将数据按照字段划分到一个reduce中，一般与sort by连用进行分组排序的作用
4）cluster by除具有distribute by功能外还具有sort by的功能
order by优化（阿里面试）：
1）开启严格模式，order by之后添加limit子句
2）利用sort by，在每个reduce中先排序取出top项，再把预处理结果order by输出
3、hive中内部表和外部表的区别
1）在创建表的时候，内部表是将数据移动到数据仓库指向的路径，外部表仅记录数据所在的路径，不对数据的位置做任何改变。
2）在删除表的时候，内部表会将元数据和数据都删除，外部表只删除元数据。
4、列转行、行转列
1）列转行：lateral view explode(split('column_name',','))作为一个新表
2）行转列：concat_ws(',',collect_set(column_name))
5、mapreduce运行原理
6、数据仓库分层原理（阿里面试）
7、维度建模中三种事实表的应用场景（阿里面试）
二轮面试（待补充）
