阿里数据仓库面试可能涉及以下内容：
- 数据仓库基础知识：包括数据仓库的定义、特点、架构等基础知识，以及相关的数据仓库设计原则和方法。
- 数据仓库建模技术：了解维度建模和事实建模方法，能够根据需求设计合理的星型或雪花型模型。
- ETL（Extract, Transform, Load）技术：了解ETL的作用和流程，掌握一些常用的ETL工具，如阿里的DataWorks。
- 数据仓库的性能优化：了解数据仓库的性能优化方法，如合理的索引设计、分区设计、查询优化等。
- 数据质量管理：了解数据质量管理的方法和工具，如数据清洗、数据验证等。
- 数据安全与权限管理：了解数据安全相关的知识，如数据加密、权限控制等。
- 大数据技术：了解阿里大数据技术栈，如Hadoop、Spark等，以及与数据仓库的结合和应用。
- 数据分析和报表工具：熟悉常用的数据分析和报表工具，如Tableau、Power BI等。
- 项目经验和技术实践：了解数据仓库项目的经验和实践，包括具体项目中遇到的问题和解决方案。
面试时，可能会有面试官对以上内容进行提问，还可能会要求面试者进行一些实际操作和案例分析，以验证面试者的能力和实际应用经验。建议面试前对以上内容进行充分准备，同时准备一些项目实战经验和案例，以便在面试时能够有具体的例子来展示自己的能力。
阿里数据仓库面试通常包括以下内容：
- 数据仓库基本概念和架构：面试官可能会问你对数据仓库的理解和其基本架构，包括数据抽取、转换、加载（ETL）过程、数据模型设计等。
- 数据仓库工具和技术：阿里使用的数据仓库工具和技术有很多，比如Hadoop、Hive、Presto、Flink等，面试官可能会问你对这些工具和技术的了解程度。
- 大数据处理和分析：阿里是一个大数据驱动的公司，面试官可能会询问你对大数据处理和分析的经验和能力，包括数据清洗、数据挖掘、数据可视化等方面。
- SQL和编程能力：在数据仓库中，SQL是一种常用的查询语言，面试官可能会让你写一些SQL查询语句来解决实际问题。此外，阿里也需要数据仓库开发人员具备一定的编程能力，比如Java或Python等。
- 数据质量和数据安全：阿里非常重视数据质量和数据安全，面试官可能会问你在数据仓库中如何保证数据质量和数据安全的措施和经验。
除了以上内容，面试官可能还会问一些基本的面试题，比如项目经验、团队合作能力、沟通能力等方面的问题。在面试过程中，展示自己的专业知识和解决问题的能力是非常重要的。
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