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脈脈——數(shù)開(kāi)實(shí)習(xí)

1.項(xiàng)目拷打
2.數(shù)倉(cāng)分層設(shè)計(jì)是怎樣的?各層的作用是什么?
3.數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控(DQC)如何配置?
4.事實(shí)表與維度表的區(qū)別是什么?舉例說(shuō)明。
5.數(shù)倉(cāng)常用模型(星型模型、雪花模型)的區(qū)別及優(yōu)缺點(diǎn)。
6.表關(guān)聯(lián)方式有哪些?之間有什么區(qū)別
7.如何處理數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題?
8.發(fā)現(xiàn)表中主鍵重復(fù)時(shí),如何排查和解決問(wèn)題?
9.Linux命令

sql題
1.group by +聚合函數(shù)
2.排序窗口函數(shù)
3.行轉(zhuǎn)列

#??虯I配圖神器#
全部評(píng)論
都多少年了還這些問(wèn)題數(shù)倉(cāng)真是重業(yè)務(wù)輕技術(shù)呀
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發(fā)布于 04-08 15:01 北京
在官網(wǎng)投的嗎
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發(fā)布于 03-30 08:35 山東
DQC配置求解
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發(fā)布于 03-06 17:09 河北
數(shù)倉(cāng)分層好難
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發(fā)布于 03-06 14:06 安徽

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本人本科財(cái)經(jīng)211碩士中985,有一定數(shù)理背景,27屆秋招目前一段中廠(chǎng)數(shù)據(jù)產(chǎn)品,一段中廠(chǎng)策略運(yùn)營(yíng)(水水的),剩下都是破爛金融實(shí)習(xí),在暑期之前還能實(shí)習(xí)2-3段(個(gè)人傾向長(zhǎng)期兩段),目前非常迷茫未來(lái)應(yīng)該走哪個(gè)方向1)數(shù)分:糾結(jié)的點(diǎn)在于卷啊真是非常卷,而且職業(yè)路徑也不明晰,感覺(jué)隨時(shí)可能被替代2)風(fēng)控策略:風(fēng)控與本人金融背景比較類(lèi)似,而且這個(gè)賽道不是特別擁擠,之前了解過(guò)一些沒(méi)有風(fēng)控實(shí)習(xí)只有數(shù)分、策略運(yùn)營(yíng)的也進(jìn)去了,算是最理想的賽道,但是hc真是特別少3)策略產(chǎn)品:這個(gè)賽道其實(shí)還是更傾向走風(fēng)控策略產(chǎn)品,但是總覺(jué)得干了風(fēng)控產(chǎn)品跳不回去風(fēng)險(xiǎn)策略了嗚嗚為什么我執(zhí)著于風(fēng)控?因?yàn)槲矣X(jué)得不卷而且相對(duì)穩(wěn)定hh我是一個(gè)擺子后面實(shí)習(xí)路徑有幾種選擇,請(qǐng)大家?guī)臀页龀鲋饕猓?)數(shù)據(jù)分析+策略運(yùn)營(yíng)2)數(shù)據(jù)分析+策略產(chǎn)品3)策略運(yùn)營(yíng)+策略產(chǎn)品4)前者任一+風(fēng)險(xiǎn)策略(找不到大廠(chǎng)根本不開(kāi)日常)實(shí)在是之前那段中廠(chǎng)策略運(yùn)營(yíng)太水了
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1. 基本情況方向:數(shù)據(jù)工程,時(shí)間:40分鐘結(jié)束、16:00開(kāi)始,無(wú)手撕,多場(chǎng)景2. 自我介紹3. 一些能夠回憶起來(lái)的(或許有不正確的地方):(1)提問(wèn)R:你這個(gè)項(xiàng)目是課程作業(yè)還是什么?R:那你說(shuō)說(shuō)Hive和ClickHouseR:你談到了OLAP,那和OLTP有啥區(qū)別?R:沒(méi)了?ClickHouse適合那種場(chǎng)景?R:可以用作實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)嗎?R:課程中有數(shù)據(jù)庫(kù)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(guò)嗎?R:數(shù)據(jù)怎么導(dǎo)入到ClickHouse的?R:直接到ClickHouse?R:數(shù)倉(cāng)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(chǎng)景題:在你的表上新...
牛客861513826號(hào):A場(chǎng)景題:數(shù)量統(tǒng)計(jì)不說(shuō)了;退貨平均時(shí)間:先溝通清楚,月平均退貨時(shí)間算不算上不退貨的用戶(hù),不算的話(huà),就只計(jì)算退貨用戶(hù);一個(gè)用戶(hù)的退貨時(shí)間減去到貨時(shí)間拿到這件商品的退貨時(shí)間,然后計(jì)算每個(gè)退貨用戶(hù)的退貨時(shí)間,AVG開(kāi)窗partition by月份,計(jì)算出每個(gè)月的平均退貨時(shí)間。如果要算上不退貨的用戶(hù),也就是讓這個(gè)用戶(hù)的退貨時(shí)間是0,然后對(duì)所有用戶(hù)計(jì)算AVG同上。 B場(chǎng)景題:結(jié)合下面他提示你再想想數(shù)據(jù)傾斜,其實(shí)這道題是想靠你數(shù)據(jù)傾斜怎么解決;本來(lái)是一個(gè)商品購(gòu)買(mǎi)信息表,記錄商品信息和購(gòu)買(mǎi)者信息,如果給購(gòu)買(mǎi)者信息加上性別,要求算出每個(gè)商品不同性別的購(gòu)買(mǎi)人數(shù)。百分之八十女性用戶(hù),所以如果單純對(duì)表進(jìn)行分組聚合,會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)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(wèn)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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