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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(gè)項(xiàng)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(shí)時(shí)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(hào):A場景題:數(shù)量統(tǒng)計(jì)不說了;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,不算的話,就只計(jì)算退貨用戶;一個(gè)用戶的退貨時(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)退貨用戶的退貨時(shí)間,AVG開窗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,也就是讓這個(gè)用戶的退貨時(shí)間是0,然后對所有用戶計(jì)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(shí)這道題是想靠你數(shù)據(jù)傾斜怎么解決;本來是一個(gè)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(gè)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(huì)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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