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SQL总结/真实企业级SQL/通俗易懂解法/数开人的福音1. breed、date、value，value值中，有null的，null值用紧邻两行非空的均值填充? SQL怎么写？(数据治理)思路1. 紧邻数据必须是一个从第一行到当前行的最后一个非空数据行 和 从当前行到最后一行的第一个非空数据行 的 均值。2. 这时候可以采用窗口函数去解决。3. 使用last_vlaue+first_value,且还可以使用true来忽略空值行。解决问题的思路(函数使用思路)：1. 有的有值，有的没有，如何做？  1. 使用if if(value==null, .... , value)  2. 使用nvl nvl(value, .... , value)2. 以上紧邻和以下紧邻，非空值（必须一个从最上到当前，一个从当前到最下，而且需要忽略空值）3. 必须一个从最上到当前：需要用last_value(),再使用ignore_nulls True 去做忽略空4. 必须一个从当前到最下：需要用first_value(),再使用ignore_nulls True 去做忽略空👥面试题目飞书链接：https://ykg8hl7h33.feishu.cn/docx/VNo7dJLJfoDwT1xNNVpcLg8Snlc #面试#  #大数据#  #offer#  #笔试#  #24届软开秋招面试经验大赏#

现在有一批24年毕业的本科生计算机相关专业的三个月的实训马上结束了。熟练掌握SQL，hive sql语句、Oracle、MySQL等主流数据库，Hadoop生态圈相关技术，hive数仓组件，Linux 操作系统，具备一定的JAVA相关经验，会使用kettle、datax等ETL工具，会用帆软报表工具进行可视化的展示。是企业输入大数据优质人才的最佳选择。工资低+懂技术+可培养 #实习，投递多份简历没人回复怎么办# #正在实习的碎碎念# #夸夸我的求职搭子#

大家可以先看截图，我也发出来吧原文：请问除了一般的数据开发，也有开发过微服务吗?有没有自己把数据平台运维也做起来的能力?好家伙，直接蹦出来三个工作岗位 数据开发 微服务开发 数据平台运维。我的翻译：请问除了写sql,你能写代码么？最好是多个服务，然后再具备运维能力，您这边可以么 牛马？ #如何拒绝/反向PUA#  #稳定和高薪机械人更看重哪个？#  #安利/避雷我的岗位#  #我想象的工作vs实际工作#  #我的实习求职记录#

        第一次记得接触到大数据是印象是海量数据，类型巨大，数据处理速度快，慢慢的自己也从不认识hadoop也到了熟练的写着处理数据的sql(hsql sparksql flinksql clickhousesql....)         突然意识到，数据开发sql语言工作占比率高达60%，其他时间可能就是讨论讨论需求口径啥的，我感觉是不是有必要学点有技术含量的东西？ 可能这就是一位很多牛马打工人的一线想法吧。         其实，我并不认为一直写sql是一件坏事，...

我妹是广西一所专科学校的大三学生，凭着我日常辅导拿到了他们省内的几个比赛的一等奖，可是最近在写简历，找工作的时候，尽让我头痛不已， 她的简历写了 尚硅谷离线数仓、尚硅谷实时数仓，我气不打一处来，数仓不是只有离线 实时区别，最主要是有业务支撑，你这八百字一个字关于业务的都没有，生活场景这么多，很难带入么？ 这是她的项目。。。 这是她那没啥看点的比赛。。。

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模型开发的流程，需求调研过程中有哪些人员参加，调研过程，你会输出什么文档？如何保障数据质量（准确性）？spark有什么优缺点？在使用过程如何规避缺点？spark内存模型？spark和MR为什么会进行shuffle，如何减少shuffle？小文件治理的方式？主题域建设的流程？大表join大表的优化（10亿与1千万数据关联）？为什么存在ods穿透？为什么离职，旧公司工作强度如何？这公司现在还能去么？我真的哭死。

字节数开面试官问：    你在团队里是啥角色呀？有什么团队？工作上下游怎么样子的？回答：    我之前主要担任数据开发角色，负责数据领域的大大小小的事、公司数据资产建设、保障数据质量、数据治理、降本提效（被刺同事），也会做一些建设指标体系，找到业务异常波动原因并进行归因挖掘，接触一点数据产品，对业务用数难的痛点提供数据服务。#春招##社招##大数据##字节跳动#

巨人网络\春招\数据开发\笔试\hard数仓-SQL面试题-实录字段：uid 用户ID、artical_id 文章ID、in_time 进入时间、out_time 离开时间、sign_cin 是否签到问题：统计每天的日活数及新用户占比注：新用户占比 = 当天的新用户数/当天活跃用户数（日活数）如果in_time 进入时间 和 out_time 离开世界跨天了，在跨天的每天都记为该用户活跃过新用户占比保留2位小数，结果按日期升序排序示例数据的输出结果如下dt       dau uv_new_ratio2021-10-31 2 1.002021-11-01 3 0.332021-11-02 3 0.672021-11-03 5 0.40解释2021年10月31日有2个用户活跃，都为新用户，新用户占比1.002021年11月1日有3个用户活跃，其中1个为新用户，新用户占比0.33因原始数据超出限制，可以找我要#春招##大数据##实习#