大数据SQL面试经典题集

"0323大数据面试题SQL.docx包含一系列关于SQL和大数据的面试题目，涵盖了数据集的不相交查询、表合并、拉链表处理、时间序列分析、数据转换、游戏时长统计、设备状态变化、用户留存率计算、行列变换等核心概念。" SQL是用于管理和处理数据库的强大语言，在大数据领域，它被广泛应用于数据清洗、分析和提取有价值的信息。以下是针对给出的面试题目的详细解释： 1. 不相交数据集查询： 这个问题涉及到集合的并集和差集概念。可以使用`UNION`或`UNION ALL`来合并两个表的数据，然后通过`EXCEPT`或`NOT IN`来筛选出仅存在于一个表中的记录。 2. 表A和表B计算出表C： 这通常涉及联接（JOIN）、子查询或者窗口函数（Window Functions），具体实现取决于表A和表B的关系以及所需计算的指标。 3. 拉链表中的利息计算： 拉链表处理通常需要按时间顺序对数据进行排序，并且可能涉及到窗口函数，如`LAG()`或`LEAD()`来获取前/后一行的数据，以计算利息。 4. 消费金额最大日： 需要找出每个用户在其消费记录中的最大值，这可以通过分组（GROUP BY）和聚合（MAX）操作实现，结合子查询或窗口函数。 5. 数据转换： 这可能涉及到数据透视（Pivot）操作，将列转化为行，或者行转化为列，这在SQL中可能需要用到CASE语句或者GROUP BY与聚合函数的组合。 6. SparkSQL游戏时长统计： SparkSQL支持累积计算，可以使用`SUM()`窗口函数来累加游戏时长，同时可能需要结合`OVER()`和`PARTITION BY`来处理用户ID和日期。 7. 设备状态变化前一条数据： 这个问题涉及到设备状态的变化检测，可以使用`LAG()`函数获取前一条数据的状态，然后通过比较判断变化。 8. 用户留存数统计： 使用SparkSQL可以计算用户在注册后的留存情况，通过对登录信息表进行分组和时间窗口操作，计算每天的活跃用户数。 9. 行列变换： 数据透视操作，可以使用SQL的`PIVOT`或动态SQL生成所需的结果，然后可能需要再次转回原始格式。 10. 再次行列变换： 类似于上一个问题，但可能需要更复杂的逻辑来处理 Price 列的排除。 11. 日志数据分析： 对日志文件的处理可能涉及文本解析，可以使用SQL的字符串函数，或者在支持JSON或XML解析的大数据平台（如Spark）上进行处理。 以上每个问题的解决方案都依赖于具体的业务需求和数据库系统支持的功能。在实际面试中，面试者需要根据给定的数据模型和业务场景，设计合适的SQL查询来解决问题。在大数据环境中，这些技能对于数据分析师和数据工程师来说至关重要，因为他们需要从海量数据中提取有用信息。