大数据SQL面试经典题集
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"该文档包含了20道大数据相关的SQL面试题,涵盖了数据集不交查询、拉链表处理、时间范围内的数据计算、数据转换、时序数据分析等多种SQL操作。" 1. 数据集不交查询 题目要求查询a,b表中不相交的数据集。在SQL中,可以通过`UNION`或`EXCEPT`操作实现。`UNION`会返回两个表中所有的不重复数据,而`EXCEPT`则会返回只在第一个表中存在的数据。例如,`SELECT * FROM a EXCEPT SELECT * FROM b` 将给出仅在a表中的数据。 2. 表合并与计算 题目涉及根据表A和表B计算出表C。这可能需要使用`JOIN`,`UNION ALL`,或者`CASE`语句来组合和处理数据。具体实现取决于表A和表B的关联条件以及表C的计算规则。 3. 拉链表处理 处理拉链表通常需要找到每个时间段的重叠部分,然后计算利息。可以使用窗口函数如`LEAD()`或`LAG()`,配合`Dense_Rank()`等,来确定每个用户在特定时间内的有效利率,并进行利息计算。 4. 时间范围内的最大值 查询每个人在某一天的最大消费金额,可使用窗口函数`ROW_NUMBER()`或`RANK()`配合`PARTITION BY`来实现,找出每个用户每天消费的最高值。 5. 数据转换 数据转换可能涉及到`PIVOT`操作,将列转换为行,或者使用`CASE`语句配合`GROUP BY`来重新组织数据结构。 6. SparkSQL时间序列分析 统计用户游戏时长,可以使用`Lag()`或`Lead()`函数,配合窗口函数,分别计算累计时长、累加前一天和后一天的累计时长。 7. 设备状态变化分析 找出设备状态变化前的状态,可以使用自连接和时间比较来找出状态变化的前一条数据。 8. 用户留存率 SparkSQL可以计算用户留存,通过`DATEDIFF()`计算登录日与注册日的差值,然后使用`COUNT(DISTINCT)`分组统计不同天数后的留存用户数。 9. 行列转换 行列变换通常用`PIVOT`操作完成,先将数据按需转换,然后再转回原始格式。 10. 更复杂的行列变换 同样需要`PIVOT`操作,但可能更复杂,可能需要结合`CASE`语句或其他聚合函数来处理非标准的数据格式。 11. 日志分析 读取日志文件并处理特定类型事件,例如登录(login),可能需要使用`WHERE`子句过滤`type='login'`的记录,然后对`userName`和`ts`进行处理。 以上是每道题目的基本思路,具体SQL语句的编写会依据实际的数据结构和业务逻辑进行调整。在面试中,面试者需要展示对SQL语言的深入理解和灵活应用,包括但不限于JOIN操作、窗口函数、分组与聚合、条件判断以及数据转换等能力。
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