數據倉庫崗面試

1.自我介紹

2.求用戶連續登錄3天，要講出多種解法

解法1（使用SQL）：

SELECTuserid
FROMloginrecord
WHEREDATEDIFF(day, time, LAG(time) OVER (PARTITION BY userid ORDER BY time)) = 1AND DATEDIFF(day, LAG(time) OVER (PARTITION BY userid ORDER BY time), TIME) = 2;

解法2（使用Hive）：

SELECTuserid
FROM(SELECTuserid,time,LAG(time) OVER (PARTITION BY userid ORDER BY time) AS prev_time,DATEDIFF(day, time, prev_time) AS days_diffFROMloginrecord) AS temp
WHEREdays_diff = 1AND DATEDIFF(day, prev_time, TIME) = 2;

解法3（使用Python）：

from datetime import datetime, timedeltadef is_continuous_login(login_records):user_login_days = {}for record in login_records:userid, time = recorddays_diff = (datetime.now() - datetime.strptime(time, "%Y-%m-%d")).daysif 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 Trueuser_login_days[userid].append(time)return Falselogin_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))

以上三種解法均可實現求用戶連續登錄3天的目的。

3.將數據表行轉列

行轉列通常使用以下方法：

使用SQL查詢實現行轉列：

SELECTcolumn1 AS column1,column2 AS column2,column3 AS column3
FROMyour_table
GROUP BYcolumn1, column2, column3;

使用SAS編程實現行轉列：

data want;set your_table;transpose data = want;run;

在ASP.NET中使用報表行轉列：

在Visual Studio中，創建一個新的報表項目，然后將數據源綁定到報表中。在設計器中，將“行”轉換為“列”的方式有以下幾種：

a. 使用“分組與排序”任務窗格對數據進行分組。
b. 使用“聚合”功能將數據按照指定的字段進行聚合。
c. 使用“交叉表”功能將數據行轉換為列。

使用MySQL實現行轉列：

SELECTcolumn1 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
FROMyour_table
GROUP BYcolumn1;

CREATE VIEW column_view ASSELECTcolumn1,column2 AS column2,column3 AS column3,column4 AS column4FROMyour_tableGROUP BYcolumn1;

使用Oracle實現行轉列：

SELECTcolumn1 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
FROMyour_table
GROUP BYcolumn1;

注意：具體實現行轉列的方法和SQL語句取決于您的數據表結構和需求。在實際操作中，請根據實際情況調整相應的代碼。

4.求兩數之和，除了哈希之外的其他解法

一種簡單的非哈希解法是使用雙指針法。以下是Python代碼示例：

def add(a, b):result = []carry = 0p1, p2 = 0, 0while b != 0:x = a[p1] + b[p2] + carrycarry = x // 10result.append(x % 10)p1 += 1p2 += 1while carry:result.append(carry % 10)carry //= 10return resulta = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
print(add(a, b))  # 輸出：[5, 7, 9]

這種方法的時間復雜度為O(n)，其中n是兩個數的長度。這里使用了Python列表來存儲結果，你可以根據需要使用其他數據結構。

5.對scala的了解

Scala是一門多范式的編程語言，設計初衷是實現可伸縮的語言，并集成面向對象編程和函數式編程的各種特性。它運行在標準的Java平臺上，可以與所有的Java類庫無縫協作。Scala的特點包括：1. 面向對象：Scala是一種面向對象的語言，每個值都是對象，每個方法都是調用。舉例來說，如果你執行1+2，則對于Scala而言，實際是在調用Int類里定義的名為+的方法。
2. 函數式編程：Scala也是功能完整的函數式編程語言。函數式編程以兩大核心理念為指導：函數是一等公民；程序中的操作應該將輸入值映射成輸出值，而不是當場修改數據。即方法不應該有副作用。
3. 與Java的兼容性：Scala可以與Java無縫對接，其在執行時會被編譯成JVM字節碼，這使得其性能與Java相當。Scala可以直接調用Java中的方法、訪問Java中的字段、繼承Java類、實現Java接口。Scala重度復用并包裝了原生的Java類型，并支持隱式轉換。
4. 精簡的語法：Scala的程序通常比較簡潔，相比Java而言，代碼行數會大大減少，這使得程序員對代碼的閱讀和理解更快，缺陷也更少。
5. 高級語言的特性：Scala具有高級語言的特定，對代碼進行了高級別的抽象，能夠讓你更好地控制程序的復雜度，保證開發的效率。
6. 靜態類型：Scala擁有非常先進的靜態類型系統，Scala不僅擁有與Java類似的允許嵌套類的類型系統，還支持使用泛型對類型進行參數化，用交集（intersection）來組合類型，以及使用抽象類型來進行隱藏類型的細節。通過這些特性，可以更快地設計出安全易用的程序和接口。總的來說，Scala是一門功能強大的編程語言，具有多種特點，能夠滿足不同開發需求。

6.求兩數之和要用到Spark的什么算子？

在Spark中，求兩數之和的算子是+運算符。如果你要在Spark中計算兩個數列之間的和，可以使用union算子將兩個數列合并，然后使用map算子對每個元素進行加法運算。以下是一個簡單的例子：

from pyspark import SparkContext# 創建兩個數列
sc = SparkContext()
array1 = [1, 2, 3]
array2 = [4, 5, 6]# 將兩個數列轉換為RDD
rdd1 = sc.parallelize(array1)
rdd2 = sc.parallelize(array2)# 計算兩數之和
rdd_sum = rdd1.union(rdd2).map(lambda x: x + 1)# 獲取結果
result = rdd_sum.collect()
print(result)  # 輸出：[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

在這個例子中，我們首先創建了兩個數列（array1和array2），然后將它們轉換為Spark的RDD。接下來，我們使用union算子將兩個RDD合并，然后使用map算子對每個元素進行加法運算。最后，我們使用collect方法將結果收集到一個數列中。

在Scala中，使用Spark求兩數之和可以使用reduce算子。以下是一個示例：

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContextobject 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()}
}

在這個示例中，我們首先創建了一個`SparkConf`對象，用于配置應用程序的名稱和運行模式。然后，我們創建了一個`JavaSparkContext`對象，用于執行后續的操作。接下來，我們使用`parallelize`算子將一個Seq對象轉換為一個RDD。然后，我們使用`reduce`算子計算RDD中所有元素的和。最后，我們打印出計算結果并關閉`JavaSparkContext`。

7.數倉分層具體可分為哪些層？

數倉分層具體可分為以下幾層：1. ODS層（原始數據層）：存放原始的數據，直接加載原始日志、數據，數據保持原貌不作處理。2. DWD層（明細數據層）：結構和粒度與原始數據表保持一致，對ODS層數據進行清洗（去除空值，臟數據，超過極限范圍的數據），并進行輕度匯總。3. DWS層（服務數據層）：以DWD層為基礎，進行輕度匯總。一般聚集到以用戶當日，設備當日，商家當日，商品當日等等的粒度。4. ADS層（數據應用層）：為各種統計表提供數據，也有的地方把這層叫做APP層。這些層次劃分有助于對數據進行有系統的分析整理，便于進行聯機分析處理（OLAP）和數據挖掘等操作。

8.ods到dwd層做了哪些處理？

數據從ODS層（Operational Data Store）到DWD層（Data Warehouse Detail）的主要處理包括：1. 數據清洗：去除無效數據、處理異常值、填補缺失值等。
2. 數據轉換：將ods層的數據按照預定的格式和標準進行轉換，以便后續的分析和處理。
3. 數據合并：將來自不同源的數據進行整合，形成統一的數據存儲。
4. 數據分區：根據業務需求，將數據按照時間、地域、產品等維度進行分區。
5. 數據壓縮：對DWD層的數據進行壓縮，以節省存儲空間。
6. 數據建模：構建數據模型，為數據分析和報表提供支持。這些處理步驟旨在提高數據質量、簡化數據處理過程、降低數據存儲成本，并為后續的數據分析和決策提供可靠的數據基礎。

9.數據傾斜

 數據傾斜是指在分布式計算系統中，任務分配不均導致某些節點的負載過高，從而使得整個系統的性能受到影響。在大數據處理過程中，數據傾斜表現為以下幾個方面：1. 在Hadoop中，數據傾斜表現為有一個或幾個Reduce任務卡住，進度停滯在99.99%，無法完成。同時，各種Container報錯，OOM（內存溢出）等異常現象也會出現。異常的Reducer讀寫數據量極大，遠超過其他正常Reducer。2. 在Hive中，數據傾斜主要發生在SQL的Group By和Join On操作上，尤其是與數據邏輯關系密切的查詢。3. 在Spark中，數據傾斜包括Map階段的傾斜和Reduce階段的傾斜。Map階段的傾斜表現為某些Mapper處理的數據量遠大于其他Mapper，Reduce階段的傾斜則與Hadoop類似，表現為某些Reducer任務進度滯后。數據傾斜的原因主要有：1. 負載均衡實施不佳：緩存數據在分布式節點間的分布不均，導致部分節點負擔過重。2. 聚合操作：如Group By、Join On等操作可能導致數據傾斜。3. 空值產生的數據傾斜：空值在聚合操作中會被忽略，可能導致數據分布不均。4. 數據量差異：不同數據源的數據量差異過大，導致部分任務處理的數據量過大。解決數據傾斜的方法：1. 調整任務數：根據數據量和節點性能，合理調整任務數，避免任務數過少或過多。2. 數據預處理：對數據進行預處理，如過濾、去重、拆分等，減小數據傾斜的影響。3. 修改SQL：優化SQL查詢，如使用Map Join替代Reduce Join，避免使用Count(Distinct)等操作。4. 子查詢處理：對子查詢結果進行去重處理，避免重復數據導致的傾斜。5. 優化排序和選擇：在查詢中使用排序和選擇操作，提高數據分布的均勻性。6. 調整緩存策略：優化緩存數據分布，避免數據傾斜。