大家好,我是Maynor。相信大家和我一样,都有一个大厂梦
,作为一名资深大数据选手,深知SQL重要性,接下来我准备用100天时间,基于大数据岗面试中的经典SQL题
,以每日1题的形式,带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。
一路走来,随着问题加深,发现不会的也愈来愈多。但底气着实足了不少,相信不少朋友和我一样,日积月累才是最有效的学习方式!
最近刷题发现用chatGPT当模拟终端还是蛮好用的~
我坐在窗边给你发了99条消息。你终于肯回我了,你说“你发你妈 烦不烦” 。我一下子就哭了,原来努力真的有用。你已经开始考虑想见我的妈妈了,你也是挺喜欢我的吧。
请用sql写出所有用户中在今年10月份第一次购买商品的金额,
表ordertable字段:(购买用户:userid,金额:money,购买时间:paymenttime(格式:2017-10-01),订单id:orderid
实现
CREATE TABLE test_sql.test6 (
userid string,
money decimal(10,2), paymenttime string, orderid string);
INSERT INTO TABLE test_sql.test6 VALUES('001',100,'2017-10-01','123'); INSERT INTO TABLE test_sql.test6 VALUES('001',200,'2017-10-02','124'); INSERT INTO TABLE test_sql.test6 VALUES('002',500,'2017-10-01','125'); INSERT INTO TABLE test_sql.test6 VALUES('001',100,'2017-11-01','126');
建议你先动脑思考,动手写一写再对照看下答案 参考答案适用HQL,SparkSQL,FlinkSQL,即大数据组件,其他SQL需自行修改。
提高SQL功底的思路。 1、造数据。因为有数据支撑,会方便我们根据数据结果去不断调整SQL的写法。 造数据语法既可以create table再insert into,也可以用下面的create temporary view xx as values语句,更简单。 其中create temporary view xx as values语句,SparkSQL语法支持,hive不支持。 2、先将结果表画出来,包括结果字段名有哪些,数据量也画几条。这是分析他要什么。 从源表到结果表,一路可能要走多个步骤,其实就是可能需要多个子查询,过程多就用with as来重构提高可读性。 3、要由简单过度到复杂,不要一下子就写一个很复杂的。 先写简单的select * from table…,每个中间步骤都执行打印结果,看是否符合预期, 根据中间结果,进一步调整修饰SQL语句,再执行,直到接近结果表。 4、数据量要小,工具要快,如果用hive,就设置set hive.exec.mode.local.auto=true;如果是SparkSQL,就设置合适的shuffle并行度,set spark.sql.shuffle.partitions=4;
博客主页:https://manor.blog.csdn.net 本文由 Maynor 原创,首发于 CSDN博客 不能老盯着手机屏幕,要不时地抬起头,看看老板的位置⭐ 专栏持续更新,欢迎订阅:https://blog.csdn.net/xianyu120/category_12182595.html