1.自我介绍
2.求用户连续登录3天，要讲出多种解法
解法1（使用SQL）：
SELECT
userid
FROM
loginrecord
WHERE
DATEDIFF(day, time, LAG(time) OVER (PARTITION BY userid ORDER BY time)) = 1
AND DATEDIFF(day, LAG(time) OVER (PARTITION BY userid ORDER BY time), TIME) = 2;
解法2（使用Hive）：
SELECT
userid
FROM
(
SELECT
userid,
time,
LAG(time) OVER (PARTITION BY userid ORDER BY time) AS prev_time,
DATEDIFF(day, time, prev_time) AS days_diff
FROM
loginrecord
) AS temp
WHERE
days_diff = 1
AND DATEDIFF(day, prev_time, TIME) = 2;
解法3（使用Python）：
from datetime import datetime, timedelta
def is_continuous_login(login_records):
user_login_days = {}
for record in login_records:
userid, time = record
days_diff = (datetime.now() - datetime.strptime(time, "%Y-%m-%d")).days
if userid not in user_login_days:
user_login_days[userid] = []
if len(user_login_days[userid]) > 0 and days_diff == 1:
prev_time = user_login_days[userid][-1][1]
if days_diff == 1 and (datetime.now() - datetime.strptime(prev_time, "%Y-%m-%d")).days == 2:
return True
user_login_days[userid].append(time)
return False
login_records = [
(1, "2022-01-01"),
(1, "2022-01-02"),
(1, "2022-01-03"),
(1, "2022-01-04"),
(2, "2022-01-01"),
(2, "2022-01-02"),
(2, "2022-01-03"),
]
print(is_continuous_login(login_records))
以上三种解法均可实现求用户连续登录3天的目的。
3.将数据表行转列
行转列通常使用以下方法：
使用SQL查询实现行转列： SELECT
column1 AS column1,
column2 AS column2,
column3 AS column3
FROM
your_table
GROUP BY
column1, column2, column3;
使用SAS编程实现行转列： data want;
set your_table;
transpose data = want;
run;
在ASP.NET中使用报表行转列： 在Visual Studio中，创建一个新的报表项目，然后将数据源绑定到报表中。在设计器中，将“行”转换为“列”的方式有以下几种：
a. 使用“分组与排序”任务窗格对数据进行分组。 b. 使用“聚合”功能将数据按照指定的字段进行聚合。 c. 使用“交叉表”功能将数据行转换为列。
使用MySQL实现行转列： SELECT
column1 AS column1,
SUM(IF(name2 = 'yes', 1, 0)) AS column2,
SUM(IF(name3 = 'yes', 1, 0)) AS column3,
SUM(IF(name4 = 'yes', 1, 0)) AS column4
FROM
your_table
GROUP BY
column1;
CREATE VIEW column_view AS
SELECT
column1,
column2 AS column2,
column3 AS column3,
column4 AS column4
FROM
your_table
GROUP BY
column1;
使用Oracle实现行转列： SELECT
column1 AS column1,
SUM(IF(column2 = 'yes', 1, 0)) AS column2,
SUM(IF(column3 = 'yes', 1, 0)) AS column3,
SUM(IF(column4 = 'yes', 1, 0)) AS column4
FROM
your_table
GROUP BY
column1;
注意：具体实现行转列的方法和SQL语句取决于您的数据表结构和需求。在实际操作中，请根据实际情况调整相应的代码。
4.求两数之和，除了哈希之外的其他解法
一种简单的非哈希解法是使用双指针法。以下是Python代码示例：
def add(a, b):
result = []
carry = 0
p1, p2 = 0, 0
while b != 0:
x = a[p1] + b[p2] + carry
carry = x // 10
result.append(x % 10)
p1 += 1
p2 += 1
while carry:
result.append(carry % 10)
carry //= 10
return result
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
print(add(a, b)) # 输出：[5, 7, 9]
这种方法的时间复杂度为O(n)，其中n是两个数的长度。这里使用了Python列表来存储结果，你可以根据需要使用其他数据结构。
5.对scala的了解
Scala是一门多范式的编程语言，设计初衷是实现可伸缩的语言，并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。它运行在标准的Java平台上，可以与所有的Java类库无缝协作。
Scala的特点包括：
1. 面向对象：Scala是一种面向对象的语言，每个值都是对象，每个方法都是调用。举例来说，如果你执行1+2，则对于Scala而言，实际是在调用Int类里定义的名为+的方法。
2. 函数式编程：Scala也是功能完整的函数式编程语言。函数式编程以两大核心理念为指导：函数是一等公民；程序中的操作应该将输入值映射成输出值，而不是当场修改数据。即方法不应该有副作用。
3. 与Java的兼容性：Scala可以与Java无缝对接，其在执行时会被编译成JVM字节码，这使得其性能与Java相当。Scala可以直接调用Java中的方法、访问Java中的字段、继承Java类、实现Java接口。Scala重度复用并包装了原生的Java类型，并支持隐式转换。
4. 精简的语法：Scala的程序通常比较简洁，相比Java而言，代码行数会大大减少，这使得程序员对代码的阅读和理解更快，缺陷也更少。
5. 高级语言的特性：Scala具有高级语言的特定，对代码进行了高级别的抽象，能够让你更好地控制程序的复杂度，保证开发的效率。
6. 静态类型：Scala拥有非常先进的静态类型系统，Scala不仅拥有与Java类似的允许嵌套类的类型系统，还支持使用泛型对类型进行参数化，用交集（intersection）来组合类型，以及使用抽象类型来进行隐藏类型的细节。通过这些特性，可以更快地设计出安全易用的程序和接口。
总的来说，Scala是一门功能强大的编程语言，具有多种特点，能够满足不同开发需求。
6.求两数之和要用到Spark的什么算子？
在Spark中，求两数之和的算子是+运算符。如果你要在Spark中计算两个数列之间的和，可以使用union算子将两个数列合并，然后使用map算子对每个元素进行加法运算。以下是一个简单的例子：
from pyspark import SparkContext
# 创建两个数列
sc = SparkContext()
array1 = [1, 2, 3]
array2 = [4, 5, 6]
# 将两个数列转换为RDD
rdd1 = sc.parallelize(array1)
rdd2 = sc.parallelize(array2)
# 计算两数之和
rdd_sum = rdd1.union(rdd2).map(lambda x: x + 1)
# 获取结果
result = rdd_sum.collect()
print(result) # 输出：[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
在这个例子中，我们首先创建了两个数列（array1和array2），然后将它们转换为Spark的RDD。接下来，我们使用union算子将两个RDD合并，然后使用map算子对每个元素进行加法运算。最后，我们使用collect方法将结果收集到一个数列中。
在Scala中，使用Spark求两数之和可以使用reduce算子。以下是一个示例：
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext
object SparkSum {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("SparkSum").setMaster("local")
val sc = new JavaSparkContext(conf)
val nums = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))
val sum = nums.reduce((a, b) => a + b)
println("Sum: " + sum)
sc.close()
}
}
在这个示例中，我们首先创建了一个`SparkConf`对象，用于配置应用程序的名称和运行模式。然后，我们创建了一个`JavaSparkContext`对象，用于执行后续的操作。
接下来，我们使用`parallelize`算子将一个Seq对象转换为一个RDD。然后，我们使用`reduce`算子计算RDD中所有元素的和。最后，我们打印出计算结果并关闭`JavaSparkContext`。
7.数仓分层具体可分为哪些层？
数仓分层具体可分为以下几层：
1. ODS层（原始数据层）：存放原始的数据，直接加载原始日志、数据，数据保持原貌不作处理。
2. DWD层（明细数据层）：结构和粒度与原始数据表保持一致，对ODS层数据进行清洗（去除空值，脏数据，超过极限范围的数据），并进行轻度汇总。
3. DWS层（服务数据层）：以DWD层为基础，进行轻度汇总。一般聚集到以用户当日，设备当日，商家当日，商品当日等等的粒度。
4. ADS层（数据应用层）：为各种统计表提供数据，也有的地方把这层叫做APP层。
这些层次划分有助于对数据进行有系统的分析整理，便于进行联机分析处理（OLAP）和数据挖掘等操作。
8.ods到dwd层做了哪些处理？
数据从ODS层（Operational Data Store）到DWD层（Data Warehouse Detail）的主要处理包括：
1. 数据清洗：去除无效数据、处理异常值、填补缺失值等。
2. 数据转换：将ods层的数据按照预定的格式和标准进行转换，以便后续的分析和处理。
3. 数据合并：将来自不同源的数据进行整合，形成统一的数据存储。
4. 数据分区：根据业务需求，将数据按照时间、地域、产品等维度进行分区。
5. 数据压缩：对DWD层的数据进行压缩，以节省存储空间。
6. 数据建模：构建数据模型，为数据分析和报表提供支持。
这些处理步骤旨在提高数据质量、简化数据处理过程、降低数据存储成本，并为后续的数据分析和决策提供可靠的数据基础。
9.数据倾斜
数据倾斜是指在分布式计算系统中，任务分配不均导致某些节点的负载过高，从而使得整个系统的性能受到影响。在大数据处理过程中，数据倾斜表现为以下几个方面：
1. 在Hadoop中，数据倾斜表现为有一个或几个Reduce任务卡住，进度停滞在99.99%，无法完成。同时，各种Container报错，OOM（内存溢出）等异常现象也会出现。异常的Reducer读写数据量极大，远超过其他正常Reducer。
2. 在Hive中，数据倾斜主要发生在SQL的Group By和Join On操作上，尤其是与数据逻辑关系密切的查询。
3. 在Spark中，数据倾斜包括Map阶段的倾斜和Reduce阶段的倾斜。Map阶段的倾斜表现为某些Mapper处理的数据量远大于其他Mapper，Reduce阶段的倾斜则与Hadoop类似，表现为某些Reducer任务进度滞后。
数据倾斜的原因主要有：
1. 负载均衡实施不佳：缓存数据在分布式节点间的分布不均，导致部分节点负担过重。
2. 聚合操作：如Group By、Join On等操作可能导致数据倾斜。
3. 空值产生的数据倾斜：空值在聚合操作中会被忽略，可能导致数据分布不均。
4. 数据量差异：不同数据源的数据量差异过大，导致部分任务处理的数据量过大。
解决数据倾斜的方法：
1. 调整任务数：根据数据量和节点性能，合理调整任务数，避免任务数过少或过多。
2. 数据预处理：对数据进行预处理，如过滤、去重、拆分等，减小数据倾斜的影响。
3. 修改SQL：优化SQL查询，如使用Map Join替代Reduce Join，避免使用Count(Distinct)等操作。
4. 子查询处理：对子查询结果进行去重处理，避免重复数据导致的倾斜。
5. 优化排序和选择：在查询中使用排序和选择操作，提高数据分布的均匀性。
6. 调整缓存策略：优化缓存数据分布，避免数据倾斜。
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