大数据开发 --- sql刷题篇

本文是关于力扣平台上的SQL题目解析,涵盖了基本的增删改查操作,如查询Person表,使用ORDERBY和GROUPBY进行排序和分组,以及JOIN、NULL处理、%通配符的应用。还讨论了大小写转换、去重和组连接等高级技巧,并提供了相关题目的示例解法。

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📃专栏:刷题篇(力扣sql题)

🎯选自:大数据开发

本专栏:主要说明一些注意点和大致步骤,不涉及具体的安装步骤,具体安装步骤网上教程很多,大家可以自行去搜索。后续有空的话,也会补全具体步骤。

1.基本的增删改查(Person表)

# 1.TODO:查找
select ID as i from Person;

# 2.TODO:修改
update Person set sex where if(条件,真时运行,假时运行)

#3.TODO:删除
delete from Person
where 条件

2.其他需要注意的点

2.1 order by和group by

## order by:用于排序 desc
## group by:用于分组;

# 力扣196: 删除重复的电子邮箱
delete from Person
where id not in (
    select ID
    from(
        select Min(id) as ID
        from Person
        group by email
        )t
)
# 力扣175:组合两个表
delete from</
<think>好的,用户需要中国电信大数据开发岗位的面试和准备资料。首先,我需要整理常见的面试目,特别是大数据相关的技术问。根据提供的引用内容,Hadoop、HDFS、HBase这些是重点,比如NameNode、DataNode的作用,HBase的读写流程等。另外,用户提到的引用5详细描述了HDFS的架构,可以引用这部分内容来解释相关问。 接下来要考虑大数据开发中的具体技术,比如MapReduce、Spark、数据存储和处理流程。用户提供的引用3提到了Hadoop面试,包括SecondaryNameNode、DataNode、TaskTracker等组件,这些可以作为问的一部分。同时,用户可能还需要了解数据处理工具和框架,比如Hive、Kafka、Flink等,这些都是大数据开发中的常用技术。 然后是关于项目经验和实际应用的问。引用1提到大数据在医疗、金融等领域的应用,用户可能需要准备如何将技术应用到实际场景中的例子。此外,系统设计也是常见的,比如设计实时数据管道或数据仓库,这需要结合Hadoop生态系统组件来回答。 在准备资料方面,官方文档、书籍如《Hadoop权威指南》是基础。平台和模拟面试可以帮助巩固知识。用户还需要注意电信行业的特定应用,比如用户行为分析或日志处理,可能需要结合电信的业务场景来准备案例。 最后,面试技巧部分,沟通表达和问分析能力同样重要。用户需要练习清晰表达技术概念,并在遇到难时展示解决问的思路。引用4提到的格局视野问,如对人工智能行业的认识,可能也会在面试中出现,需准备相关趋势和应用场景的回答。 需要确保所有技术术语使用正确的LaTeX格式,比如HDFS组件用$NameNode$,数学公式用$...$。同时,根据用户提供的引用,正确标注来源,例如在HDFS架构部分引用[^5]。整理过程中还要检查是否有遗漏的技术点,比如数据优化方法或集群调优,确保覆盖全面。</think>### 中国电信大数据开发岗位面试及准备资料 #### 一、技术类面试整理 1. **Hadoop生态相关** - 解释HDFS的架构,$NameNode$和$DataNode$的作用是什么?[^5] - 简述MapReduce的工作流程,并说明Shuffle阶段的作用。 - HBase的读写流程是怎样的?为什么适用于电信领域的海量数据存储?[^3] - 如何优化Hive查询性能?(如分区、分桶、索引等) 2. **数据存储与处理** - 对比HDFS与对象存储(如S3)的优缺点。 - Kafka如何保证高吞吐量和数据一致性? - 描述Spark RDD的容错机制,并说明与MapReduce的区别。 3. **实时计算与工具** - Flink的窗口机制有哪些类型?如何应用于实时流量监控场景? - 使用HBase时,RowKey设计需要注意哪些原则? 4. **编程与算法** - 手写SQL:统计用户通话时长Top 10(表结构:`user_id, call_time, duration`)。 - 实现快速排序算法(需注意时间复杂度和稳定性)。 --- #### 二、系统设计类问 1. **场景** - 设计一个电信用户行为分析系统,需支持实时统计和离线报表。 **关键点**:数据采集(Flume/Kafka)、实时计算(Flink)、存储(HBase+Hive)、可视化(Superset)。 - 如何构建一个高可用的Hadoop集群?说明$NameNode$ HA的实现方式[^5]。 2. **数据治理** - 若发现Hive表数据倾斜,如何定位和解决? - 描述数据仓库分层设计(ODS、DWD、DWS、ADS)及其在电信业务中的应用。 --- #### 三、行业与应用类问 1. **电信业务场景** - 如何利用大数据技术优化基站信号覆盖问?(如基于用户位置数据分析) - 举例说明大数据在电信反欺诈中的应用[^1]。 2. **技术趋势** - 谈谈你对“数据湖”和“数据仓库”融合的看法。 - 电信行业的数据隐私保护有哪些特殊要求?(参考GDPR和国内法规) --- #### 四、准备资料推荐 1. **官方文档与书籍** - 《Hadoop权威指南》(重点:HDFS、MapReduce、YARN) - 《HBase原理与实践》(读写流程、RowKey设计)[^3] - Apache Flink官方文档(实时计算核心概念) 2. **与实战** - LeetCode数据库/算法(中等难度,如窗口函数、JOIN优化) - 牛客网/HackerRank大数据专项- 模拟项目:从GitHub克隆电信日志分析项目(如基于Spark的CDR分析) 3. **面试技巧** - 重点准备项目中的技术选型理由和问解决案例。 - 针对电信行业,熟悉用户画像、流量监控等业务术语。 --- #### 五、注意事项 1. **技术深度**:确保对Hadoop生态组件(如YARN、ZooKeeper)的原理有清晰理解。 2. **业务结合**:回答时需关联电信场景,例如:“在用户漫游分析中,HBase的稀疏存储特性可有效节省成本”。 3. **代码规范**:手写代码时注意边界条件和注释,如快速排序需处理重复元素[^示例代码]。 ---
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