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4.27字節(jié)暑期數(shù)開一面

字節(jié)面試官人很好,受到了鼓舞,受到了指點,感謝。還有很大不足,繼續(xù)努力

問題總覽

  • 1.你的這個項目是自己找的數(shù)據(jù)做的嗎?
  • 2.你的工作流和涉及到的技術(shù)棧是哪些?
  • 3.是基于原始明細(xì)數(shù)據(jù)直接做的嗎?
  • 4.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一般是怎么清洗完成的?
  • 5.DWD層通常做哪些清洗?
  • 6.DWS層的模型通常是怎么設(shè)計的?
  • 7.了解維度建模、關(guān)系建模嗎?
  • 8.正常一個數(shù)據(jù)倉庫的工作流和技術(shù)棧有哪些?
  • 9.Sqoop主要用在哪個環(huán)節(jié)?做什么的?
  • 10.Hadoop和Spark各自優(yōu)劣勢是什么?
  • 11.Spark任務(wù)一般怎么優(yōu)化?
  • 12.ClickHouse有哪些索引類型?
  • 13.ClickHouse中排序鍵、分片鍵怎么設(shè)置?
  • 14.你刷了500道題,主要是什么類型的題?
  • 15.(SQL筆試題)如何查詢每個用戶的首次/末次下單日期及標(biāo)簽?
  • 16.還有沒有更好的SQL寫法?
  • 17.(HSQL筆試題)

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全部評論
兄弟是哪個部門?
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發(fā)布于 05-01 19:43 廣東
額,我不清楚15題你用的哪種寫法,希望不是直接查 ,16t我看他問你優(yōu)化了 優(yōu)化的話就是我這種,對每日數(shù)據(jù)操作減少io
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發(fā)布于 04-28 23:05 山東
分享個15題目首次好一些的吧,我的項目中有用到,什么row_number什么first那些都是全量查詢,我的做法是 做一個表選出當(dāng)天日期select distinct的一個id,第二部讓這個id與原表左連接 查詢字段為null的,null的也就是新增的,第三部把這個數(shù)據(jù)插入原表。這種窗口避免了row_number first的全量查詢 效率提高非常多,特別是大數(shù)據(jù)中的首次查詢
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發(fā)布于 04-28 22:58 山東
15:一題多解,A用排名函數(shù),B用lag/lead,C用max/min,D用first_value
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發(fā)布于 04-28 16:21 湖北
hsql題是寫什么佬
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發(fā)布于 04-27 23:53 山東
哇,看樣子你面試的經(jīng)歷好豐富呢!面試官給了你很多寶貴的建議,真是太棒了。不過,嘆息說明還有提升的空間,對吧?不用灰心,每一次面試都是成長的機(jī)會哦!關(guān)于你提到的那些問題,你真是太棒了,準(zhǔn)備得很充分呢!如果方便的話,能不能分享一點點你的答案經(jīng)驗?zāi)兀勘热缒莻€數(shù)據(jù)清洗或者數(shù)據(jù)倉庫的工作流程,我也想學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)呢~另外,悄悄告訴你,點擊我的頭像,我們可以私信聊聊哦,那里更私密,我們可以深入交流不受打擾![調(diào)皮]
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發(fā)布于 04-27 17:13 AI生成

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1. 基本情況方向:數(shù)據(jù)工程,時間:40分鐘結(jié)束、16:00開始,無手撕,多場景2. 自我介紹3. 一些能夠回憶起來的(或許有不正確的地方):(1)提問R:你這個項目是課程作業(yè)還是什么?R:那你說說Hive和ClickHouseR:你談到了OLAP,那和OLTP有啥區(qū)別?R:沒了?ClickHouse適合那種場景?R:可以用作實時數(shù)倉嗎?R:課程中有數(shù)據(jù)庫相關(guān)的嗎?只有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法?R:MySQL系統(tǒng)學(xué)習(xí)過嗎?R:數(shù)據(jù)怎么導(dǎo)入到ClickHouse的?R:直接到ClickHouse?R:數(shù)倉分層?四層講講。R:那為什么要分層呢?DWS已經(jīng)差不多了為什么還需要ADS呢?R:場景題:在你的表上新...
牛客861513826號:A場景題:數(shù)量統(tǒng)計不說了;退貨平均時間:先溝通清楚,月平均退貨時間算不算上不退貨的用戶,不算的話,就只計算退貨用戶;一個用戶的退貨時間減去到貨時間拿到這件商品的退貨時間,然后計算每個退貨用戶的退貨時間,AVG開窗partition by月份,計算出每個月的平均退貨時間。如果要算上不退貨的用戶,也就是讓這個用戶的退貨時間是0,然后對所有用戶計算AVG同上。 B場景題:結(jié)合下面他提示你再想想數(shù)據(jù)傾斜,其實這道題是想靠你數(shù)據(jù)傾斜怎么解決;本來是一個商品購買信息表,記錄商品信息和購買者信息,如果給購買者信息加上性別,要求算出每個商品不同性別的購買人數(shù)。百分之八十女性用戶,所以如果單純對表進(jìn)行分組聚合,會產(chǎn)生數(shù)據(jù)傾斜問題,由分組聚合產(chǎn)生。五種辦法可以解決,兩種hive參數(shù),三種SQL,往SQL方向聊,以防他追問參數(shù)底層,參數(shù)這種東西最難聊了,別給自己挖坑
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