08-06 22:43 河北工业大学 大数据开发工程师 发布于北京
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字节数据平台_数据开发实习一面
1.自我介绍
2.简历上实习经历拷打
3.spark的执行原理
4.宽窄依赖的区别
5.sql题：①sql实现分别实现最近7天观看不同视频个数的前五名的userid，②观看超过50个视频的女性中，完整观看率最高的10个用户
总结：hr打电话通知的时候说是校招，当时我还纳闷都还没投呢怎么就给面了，结果面试的时候一聊是实习😅，感觉kpi面了，面试官全程没露脸。sql题写完连反问都没有就要结束😂，还是我追着他问了几句😓
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3.spark的执行原理
4.宽窄依赖的区别
5.sql题：①sql实现分别实现最近7天观看不同视频个数的前五名的userid，②观看超过50个视频的女性中，完整观看率最高的10个用户
总结：hr打电话通知的时候说是校招，当时我还纳闷都还没投呢怎么就给面了，结果面试的时候一聊是实习😅，感觉kpi面了，面试官全程没露脸。sql题写完连反问都没有就要结束😂，还是我追着他问了几句😓
全部评论
牛客948513354号
南开大学 数据分析师
请问面试的sql题是怎么给出的？是他自己口述出来还是有题目图片展示？ 然后要用什么形式跟他回答呢？自己打出来答案发给他？
俊朗的外卷侠拒绝无效加班 楼主
楼主 河北工业大学 大数据开发工程师
第二道sql题参考答案
SELECT
userid,
-- 完整观看率 = 至少完整观看1次的视频数 / 总去重视频数
ROUND(
SUM(has_complete) / COUNT(DISTINCT video_id) * 100, -- 分母为去重视频数
2
) AS complete_rate
FROM (
-- 子查询：先按用户+视频分组，判断该视频是否至少完整观看过1次
SELECT
w.userid,
w.video_id,
-- 若该视频有1次以上完整观看，标记为1（否则0）
MAX(
CASE
WHEN TIMESTAMPDIFF(SECOND, w.start_time, w.end_time) >= v.duration
THEN 1
ELSE 0
END
) AS has_complete
FROM
watch_records w
JOIN users u ON w.userid = u.userid
JOIN videos v ON w.video_id = v.video_id
WHERE
u.gender = 'female'
AND w.end_time > w.start_time
GROUP BY
w.userid, w.video_id -- 按用户+视频去重
) AS t
GROUP BY
userid
HAVING
COUNT(DISTINCT video_id) > 50 -- 总去重视频数超50个
ORDER BY
complete_rate DESC
LIMIT 10;
俊朗的外卷侠拒绝无效加班 楼主
楼主 河北工业大学 大数据开发工程师
第一道sql题参考答案
SELECT
userid,
COUNT(DISTINCT video_id) AS video_count
FROM
watch_records
WHERE
start_time >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 7 DAY) -- 按开始时间筛选最近7天
GROUP BY
userid
HAVING
video_count > 0
ORDER BY
video_count DESC
LIMIT 5;
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