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大佬好強(qiáng)，這個sql題好有意思啊，我有些自己的理解：給每個k分組，然后對每個組求出距離。難點在于怎么把k分組，所以可以用打斷點的方式計算（面試官的思路），拐點打斷點，后面累加就完成了分組，然后對每個分組求距離，比大小。 但是大佬你這里用排名函數(shù)的思路我覺得有點漏洞，group by之后會去重，這樣只能算出哪一組k最多，雖然這一組k最多，但是不一定這組k的距離就是最大啊。比如k1有4條，k2有5條，group by之后把k2拿了出來進(jìn)行計算距離，但是如果k1這四條走的都是對角線斜邊，而k2這5條走的都是x直角邊，這個大小是不是就不好判斷了，k1的4條斜邊走的距離可能比k2的5條直角邊還長。所以是不是要對每一組都進(jìn)行距離計算，而不是group by把最多那個k拿出來單獨算？
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1. 基本情況方向：數(shù)據(jù)工程，時間：40分鐘結(jié)束、16:00開始，無手撕，多場景2. 自我介紹3. 一些能夠回憶起來的（或許有不正確的地方）：（1）提問R：你這個項目是課程作業(yè)還是什么？R：那你說說Hive和ClickHouseR：你談到了OLAP，那和OLTP有啥區(qū)別？R：沒了？ClickHouse適合那種場景？R：可以用作實時數(shù)倉嗎？R：課程中有數(shù)據(jù)庫相關(guān)的嗎？只有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法？R：MySQL系統(tǒng)學(xué)習(xí)過嗎？R：數(shù)據(jù)怎么導(dǎo)入到ClickHouse的？R：直接到ClickHouse？R：數(shù)倉分層？四層講講。R：那為什么要分層呢？DWS已經(jīng)差不多了為什么還需要ADS呢？R：場景題：在你的表上新...
牛客861513826號：A場景題：數(shù)量統(tǒng)計不說了；退貨平均時間：先溝通清楚，月平均退貨時間算不算上不退貨的用戶，不算的話，就只計算退貨用戶；一個用戶的退貨時間減去到貨時間拿到這件商品的退貨時間，然后計算每個退貨用戶的退貨時間，AVG開窗partition by月份，計算出每個月的平均退貨時間。如果要算上不退貨的用戶，也就是讓這個用戶的退貨時間是0，然后對所有用戶計算AVG同上。 B場景題：結(jié)合下面他提示你再想想數(shù)據(jù)傾斜，其實這道題是想靠你數(shù)據(jù)傾斜怎么解決；本來是一個商品購買信息表，記錄商品信息和購買者信息，如果給購買者信息加上性別，要求算出每個商品不同性別的購買人數(shù)。百分之八十女性用戶，所以如果單純對表進(jìn)行分組聚合，會產(chǎn)生數(shù)據(jù)傾斜問題，由分組聚合產(chǎn)生。五種辦法可以解決，兩種hive參數(shù)，三種SQL，往SQL方向聊，以防他追問參數(shù)底層，參數(shù)這種東西最難聊了，別給自己挖坑
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#數(shù)據(jù)人的面試交流地##實習(xí)進(jìn)度記錄##數(shù)據(jù)人的面試交流地#作業(yè)幫時間是隨機(jī)的，今天下午測的。作業(yè)幫是10道選擇題加2到算法題：選擇題：考了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)排序二叉樹，linux命令：awk '$NF' test 這里的test是一個有多行數(shù)據(jù)的文件，這命令是輸出該文件末行的內(nèi)容。還考了mapreduce優(yōu)化數(shù)據(jù)傾斜的辦法這里我好像選錯了有兩個選項一個是把count(distinct ) 替換為sum()group by 還有是將小文件先保存到內(nèi)存中這兩個好像是對的都可以優(yōu)化數(shù)據(jù)傾斜此問題。還考了Flink的一些特性不過我還沒學(xué)過flink，還考了kafka的高性能和低性能的一些問題，這我也是一臉懵。還考了六個盤的漢洛塔要移動幾次才通過。然后是算法題，第一個是簡單的二分查找，不過我只通過了94%，后面看估計是我對左右指針移動還是有點問題。第二個是leetcode32題，最長有效括號，可惜了我兩個月前還寫過但是還是沒寫對，只通過了63%。也不知道能不能過。閱文（寄了，以為是8.30考沒想到是8.30結(jié)束結(jié)果只寫了20分鐘）：這好像是前面是單選題，中間是不定項，后面是問答題單選題：考了hive內(nèi)置函數(shù)，考了hive與spark的對比，hadoop節(jié)點默認(rèn)備份是多少~（還考了斗破蒼穹的主角是誰雖然我沒看過印像中好像叫蕭炎）不定項：有mysql中delete，drop和truncate這三者的區(qū)別特點（我對truncate完全沒印象），還考了flink的一些知識。問答題：第一個是mapredce工作流程這個還好，第二個是如何解決spark數(shù)據(jù)傾斜的方法。這里時間不夠了我一點沒寫，也沒多少印象。這里我現(xiàn)在寫一下加深點印象1.可以增加隨機(jī)前綴或后綴：來打散數(shù)據(jù)分布，在后繼計算中去除前后綴從而負(fù)載均衡2.廣播小表，如果是原因是小表與大表join可以將小表廣播到每個節(jié)點，避免產(chǎn)生數(shù)據(jù)傾斜。3.salting方法：為傾斜數(shù)據(jù)填加鹽值，打散傾斜數(shù)據(jù)4.分區(qū)策略調(diào)整：通過自定義分區(qū)器或者合理選擇內(nèi)置分區(qū)器來均勻分布數(shù)據(jù)5.增大并行度：針對只有少量數(shù)據(jù)造成的傾斜任務(wù)，增加并行度可以更快地處理這些小任務(wù)6.數(shù)據(jù)預(yù)處理：合并一些小文件，fliter操作等第三四個就是寫sql語句，第三個挺簡單的就是第四題來不及看了。ok就是這些了，預(yù)祝大家都能找到自己想要的工作實現(xiàn)，我還是繼續(xù)去沉淀去了，這一個月也不知道自己在忙些啥好像就是一直在刷算法題和sql題，八股都沒怎么看，對組件的掌握還是太淺了。#實習(xí)##數(shù)據(jù)開發(fā)工程師實習(xí)##暑期實習(xí)加油##?？虯I配圖神器#
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