04-16 16:23 河北工业大学 大数据开发工程师 发布于北京
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字节安全风控数开实习一面凉经
针对简历的项目提问，
介绍一下mapreduce的过程，
spark的优势，
数据倾斜的解决方案，
数仓分层的好处，
介绍一下flink,
如何实现精准一次
sql题：现在有一张表存的是这两个字段，student_id, score 数据格式如下，lihua01,['math':98 english':87, chinese':99].
写一个hivesql实现查询每个学科排名第三名的同学
sql题：hivesql实现查询今日订单量是过去7日订单量均值的2倍的商家id
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全部评论
牛客849740264号
联想_算法工程师
校友啊，数开看看我们这里呀，我可以帮你tui
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04-25 22:24
武汉理工大学 大数据开发工程师 
牛客861513826号：A场景题：数量统计不说了；退货平均时间：先沟通清楚，月平均退货时间算不算上不退货的用户，不算的话，就只计算退货用户；一个用户的退货时间减去到货时间拿到这件商品的退货时间，然后计算每个退货用户的退货时间，AVG开窗partition by月份，计算出每个月的平均退货时间。如果要算上不退货的用户，也就是让这个用户的退货时间是0，然后对所有用户计算AVG同上。
B场景题：结合下面他提示你再想想数据倾斜，其实这道题是想靠你数据倾斜怎么解决；本来是一个商品购买信息表，记录商品信息和购买者信息，如果给购买者信息加上性别，要求算出每个商品不同性别的购买人数。百分之八十女性用户，所以如果单纯对表进行分组聚合，会产生数据倾斜问题，由分组聚合产生。五种办法可以解决，两种hive参数，三种SQL，往SQL方向聊，以防他追问参数底层，参数这种东西最难聊了，别给自己挖坑
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