BAT数据工程师面试实战：SQL、Hive与排序问题解析

在本次分享的BAT数据工程师面试题目中，涵盖了多个关键的IT技能点，主要聚焦于数据分析领域，特别是SQL查询、Hive表处理以及SQL基础概念的理解。以下是详细的知识点解析： 1. SQL查询题（5分）： - 该题要求找出每门课程分数都大于80分的学生姓名，需要使用联接（JOIN）操作来连接学生的姓名与课程成绩表，并且应用HAVING子句筛选出符合条件的记录。答案可能涉及`INNER JOIN`和`GROUP BY`，例如：`SELECT name FROM student_scores WHERE score > 80 GROUP BY name HAVING COUNT(*) = COUNT(kecheng)` 2. 数据排序题（5分）： - 题目要求对分数表进行降序排列，可以使用`ORDER BY`语句，结合`DESC`关键字，即`ORDER BY score DESC`。另外，还需要考虑如何计算排名(rank)，通常在SQL中，可以使用窗口函数`RANK()`或`DENSE_RANK()`。 3. Hive表操作题（10分）： - 要求对`tmp_row_num`表按`muid`分组并内联排序，先GROUP BY `muid`，然后在每个组内按`time`排序。可以使用`GROUP BY`和`ORDER BY`语句，例如：`SELECT * FROM tmp_row_num GROUP BY muid ORDER BY muid, time` 4. SQL概念题（5分）： - `SortBy`、`OrderBy`、`ClusterBy`和`DistributeBy`是Hadoop生态系统中的SQL优化概念： - `SortBy`：表示按照列对结果集进行排序。 - `OrderBy`：与`SortBy`类似，但更通用，可能用于排序、聚合或其他操作。 - `ClusterBy`：在MapReduce阶段确定数据分区的关键字段，有助于减少数据传输量。 - `DistributeBy`：定义了数据在Mapper阶段的分发规则，与`SortBy`一起决定数据如何被分片处理。 5. Hive转换题（5分）： - 题目要求将单行数据转换为多行，这通常通过`explode`函数实现，如`SELECT date, A, UNNEST(SPLIT(B, '|')) AS B`，将B列的逗号分隔值拆分为多行。 6. 数据统计题（10分）： - 题目提到的“自动统计分布”可能是关于计算每个订单id对应的预估时长的分布情况，可能需要使用聚合函数如`COUNT()`、`SUM()`，并可能涉及到`GROUP BY`来按订单id划分，以便得到每个id的预估时长汇总信息。 这些题目全面考察了面试者的基础SQL语法、Hive表操作技巧、数据处理逻辑以及对SQL优化概念的理解，对于数据工程师而言，掌握这些技能至关重要。