本套SQL题的答案是由许多小伙伴共同贡献的,1+1的力量是远远大于2的,有不少题目都采用了非常巧妙的解法,也有不少题目有多种解法.本套大数据SQL题不仅题目丰富多样,答案更是精彩绝伦! 注:以下参考答案都经过简单数据场景进行测试通过,但并未测试其他复杂情况.本文档的SQL主要使用Hive SQL. 一.行列转换 描述:表中记录了各年份各部门的平均绩效考核成绩. 表名:t1 表结构: a -- 年份 b -- 部门 c -- 绩效得分 表内容: a b c 2014 B 9 2015 A 8 20…

摘要:开发一款能支持标准数据库SQL的大数据仓库引擎,让那些在Oracle上运行良好的SQL可以直接运行在Hadoop上,而不需要重写成Hive QL. 本文分享自华为云社区<​​​​​​​​​​​​​​从零开发大数据SQL引擎>,作者:JavaEdge . 学习大数据技术的核心原理,掌握一些高效的思考和思维方式,构建自己的技术知识体系.明白了原理,有时甚至不需要学习,顺着原理就可以推导出各种实现细节. 各种知识表象看杂乱无章,若只是学习繁杂知识点,固然自己的知识面是有限的,并且遇到问题的应变…

选择结构.循环结构.大数据java基础面试题 switch: 注意: byte short int char String(jdk1.7支持) 不能是 long float double boolean while.do-while.for同c# 面试题: 大数乘法:随机给定两个超大整数,计算乘积. 思路:AB*CD = AC(BC+AD)BD public static void main(String[]arg) { String i1="111111111111111"; Str…

不可否认的是 SQL 是一个伟大的发明,它让增删改查的操作更加地便捷化,而且 SQL 的学习成本相对其他编程语言来说较低,被逼到会写 SQL 的运营和产品我都见过不少... 大数据行业跟 SQL 更是有不解之缘,可谓"万物皆可 SQL 化",从Hive/SparkSQL等最原始的最普及的 SQL 查询引擎,到 Impala/Presto/ClickHouse/Kylin/Phoenix 等等 OLAP 引擎,再到流式的 Structured Streaming/Flink SQL/Ka…

转自http://blog.163.com/zhangjie_0303/blog/static/9908270620146951355834/ 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然…

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用…

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用…

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用…

转自http://blog.163.com/zhangjie_0303/blog/static/9908270620146951355834/ 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然…

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用…

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用…

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用…

前提: 需要nuget   PredicateLib   0.0.5: SqlServer  2008R2 (建议安装 64 位): .net 4.5 或以上: 当前电脑配置: I7 4核  3.6GHZ,8G 内存 (办公电脑 ,win10 64位) 描述: 在实际项目中我们会遇到多个表关联查询数据,并进行分页操作:当数据量很大的时候如(500万或以上)的时候,分页很吃力,特别还需要一些模糊查询,排序的时候会导致很慢: 本文章主要解决分页及多个数据表关系查询速度慢的问题: 解决办法及优化过程:…

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描, 如: select id from t where num is null    可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则…

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放…

听到谓词下推这个词,是不是觉得很高大上,找点资料看了半天才能搞懂概念和思想,借这个机会好好学习一下吧. 引用范欣欣大佬的博客中写道,以前经常满大街听到谓词下推,然而对谓词下推却总感觉懵懵懂懂,并不明白的很真切.这里拿出来和大家交流交流.个人认为谓词下推有两个层面的理解: 其一是逻辑执行计划优化层面的说法,比如SQL语句:select * from order ,item where item.id = order.item_id and item.category = 'book',正常情况语法…

Hadoop系列 Cloudera出品的各种官方文档 入门必备 https://www.cloudera.com/documentation.html Cloudera Hadoop大数据平台实战指南 入门科普系列 Spark in Action 入门必备(虽然Impala很强大了,但是Impala主打MPP架构的SQL,很多情况下我们仍然需要编程式实现,所以掌握Spark是必须的) spark官方文档 http://spark.apache.org/docs/latest/ 开源大数据分析引擎…

Hadoop有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上.以下是由应届毕业生网小编J.L为您整理推荐的面试笔试题目和经验,欢迎参考阅读. 单项选择题 1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储. a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 2. HDfS 中的 block 默认保存几份? a)3 份 b)2 份 c)1 份 d)不确定 3. 下列哪个程序通常与 NameNode…

1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储.答案C datanode a)NameNodeb)Jobtrackerc)Datanode d)secondaryNameNodee)tasktracker NameNode:负责调度,比如你需要存一个640m的文件 如果按照64m分块 那么namenode就会把这10个块(这里不考虑副本)分配到集群中的datanode上 并记录对于关系 .当你要下载这个文件的时候namenode就知道在哪些节点上给你取这些数据了...它主要维护两个map 一个是文件…

1.讲讲你做的过的项目, 项目里有哪些难点重点呢?    kafkaDirect ES  /hive  kafka producer   难点值得一提的有两点:  1.rdd中用到外部变量的时候如何处理  2.广播变量的更新 rdd处理kafka读过来的数据,这些数据引用外部的class来进行规则解析,规则的更新后怎么办? 2.讲讲多线程吧, 要是你,你怎么实现一个线程池呢Executor接口   提供了execute()方法将任务提交和任务执行分离ExecutorService接口   继承E…

先上Java Web图 为了简化叙述,只写Java代码,然后控制台输出 使用[Random类]取得随机数 import java.util.Random; public class Fir { public static void main(String[] args) { //输出 int [] a=creatnumber_11x5(); for(int i=0;i<a.length;i++){ System.out.print(a[i]+" "); } } //11选5 也可…

以下为整理的自己秋招遇到的面试题:主要是Java和大数据相关题型:根据印象整理了下,有些记不起来了. 死锁.乐观锁.悲观锁synchronized底层原理及膨胀机制ReetrantLock底层原理,源码是如何实现公平和非公平的synchronized和lock的区别volitale理解?volitale保证可见性的意义什么是指令重排序,为什么要禁止指令重排序介绍java中的基本数据类型及所占大小2的8次方是多少,Integer最小值是多少,说数值scala中Int和Long是怎么实现的,丰富的A…

1.一道SQL语句面试题,关于group by表内容:2005-05-09 胜2005-05-09 胜2005-05-09 负2005-05-09 负2005-05-10 胜2005-05-10 负2005-05-10 负 如果要生成下列结果, 该如何写sql语句? 胜 负2005-05-09 2 22005-05-10 1 2------------------------------------------create table #tmp(rq varchar(10),shengfu nc…

关于面试总结6-SQL经典面试题 前言 用一条SQL 语句查询xuesheng表每门课都大于80 分的学生姓名,这个是面试考sql的一个非常经典的面试题 having和not in 查询 xuesheng表每门课都大于80 分的学生姓名 name kecheng score 张三 语文 81 张三 数学 73 李四 语文 86 李四 数学 90 王五 数学 89 王五 语文 88 王五 英语 96 解决办法一: having 如果不考虑学生的课程少录入情况(比如张三只有2个课程,王五有3个课程)…

凯哥java                             微信号                             kaigejava 功能介绍                             java学习资料.学习笔记.开发编程 本文主要内容: 1:查询语句where 子句使用时候优化或者需要注意的 2:like语句使用时候需要注意 3:in语句代替语句 4:索引使用或是创建需要注意 假设用户表有一百万用户量.也就是1000000.num是主键 1:对查询进行优化,应…

<?php $file_name = "d:test.sql"; $dbhost = "localhost"; $dbuser = "root"; $dbpass = "; $dbname = "test"; set_time_limit(); $fp = @fopen($file_name,"r") or die("sql文件打不开");//打开文件 $pdo = &q…

Hive:把sql解析后用MapReduce跑 SparkSQL:把sql解析后用Spark跑,比hive快点 Phoenix:一个绕过了MapReduce运行在HBase上的SQL框架 Drill/Impala/Presto 交互式查询,都是类似google Dremel的东西,区别这里就不说了 Druid/Kylin olap预计算系统…

---恢复内容开始--- 1.描述性统计分析方法是指应用分类.制表.图形及概括性数据指标来概括数据分析特征的方法. 2.而推断性统计分析方法则是通过随机抽样,应用统计方法把从样本数据得到的结论推广到总体的数据分析方法. 3.统计上,需要把样本数据所含信息进行概括.融合和抽象,从而得到反映样本数据的综合指标.这些指标称为统计量.描述数据特征额统计量可分为两类:一类表示数据的中心位置,如均值,中位数,众数等:另一类表示数据的离散程度,如方差.标准差.极差等用来衡量个体偏离中心的程度. 4.频率分析主…

SQL数据库面试题以及答案 Student(Sno,Sname,Sage,Ssex) 学生表       Sno:学号:Sname:学生姓名:Sage:学生年龄:Ssex:学生性别Course(Cno,Cname,Tno) 课程表                    Cno,课程编号:Cname:课程名字:Tno:教师编号SC(Sno,Cno,score) 成绩表                             Sno:学号:Cno,课程编号:score:成绩Teacher(Tno,T…

上节课我们通过子查询,完成了查询的最高分学生的需求,今天我们来学习子查询的分类,以及通过子查询来完成工作中经常遇到一些个性化需求. 子查询概念: 一个SELECT语句嵌套在另一个SELECT语句中,子查询也叫做内部查询,而包含子查询的语句又称为外部查询或主查询,子查询自身可以包含一个或多个子查询,一个查询语句中可以嵌套任意数量的子查询 子查询可分类: 非相关子查询:独立于外部查询,子查询只执行一次,执行完将结果传递给外部查询相关子查询:依赖于外部查询的数据,外部查询每执行一次,子查询就执行一次…