然后，用登陆日期的“天”和“每个月登陆顺序”的差值来做标记（如下图）。这样就可以知道，当登陆日期连续时，差值就是相同的，代表这些天用户是连续登陆。
经营过程中常见的房租、水电，一次性交付了一年的费用，但是每个月需要进行分摊，这种情况下就需要做待摊费用，一起来看看辉煌版本中操作方法。 举例
（2）用户会有分数流水，每个月要做一次分数统计，对不同分数等级的会员做不同业务处理；
常见的面试题中包含的知识点，也是平时练手的经典题，把知识点串起来的同时也很好的联系了业务实际。直接将代码背诵记忆同样可在相似场景中发挥作用。
兔子产仔是一个非常古老而经典的问题，其与数论有关。兔子产仔问题最早记载于13世纪意大利数学家斐波那契的《算盘书》，其大意如下：如果一对两个月大的兔子以后每一个月都可以生一对小兔子，而一对新生的兔子出生两个月后才可以生小兔子。也就是说，1月份出生，3月份才可产仔。那么假定一年内没有发生兔子死亡事件，那么1年后共有多少对兔子呢？
/** * 递推算法 * 递推算法是一种理性思维模式的代表，其根据已有的数据和关系，逐步推导而得到结果。递推算法的执行过程如下： * （1）根据已知结果和关系，求解中间结果。 * 2）判定是否达到要求，如果没有达到，则继续根据已知结果和关系求解中间结果；如果满足要求，则表示寻找到一个正确的答案。 * 递推算法往往需要用户知道答案和问题之间的逻辑关系。 * 在许多数学问题中，都有着明确的计算公式可以遵循，因此往往可以采用递推算法来实现。 * * 数学里面的斐波那契数列便是一个使用递推算
在互联网普及上升、网络零售发展驱动下，电商行业发展迅猛，用户规模持续增长。在此背景下，对用户的行为分析已经不是人力所能解决的。利用数据挖掘，机器学习的方式分析行为数据可以让从业者更好的发展其业务，调整方向，增加营收。
推荐理由： 1.类别属于较好的 零食/坚果/特产 2.快到年底 坚果类是可以有假日加成，企业也可能作为年货发放 3.收益率非常高，适合推广
一、概述 有一个用户表，models.py内容如下： from django.db import models # Create your models here. class User(models.Model): #用户名表 username = models.CharField(max_length=16,verbose_name="用户名") password = models.CharField(max_length=32,verbose_name="密码") cre
这个问题，是预测方法选择不佳导致的。算法模型类预测，无论算法的简单或复杂，都有一个通病：无法反应业务过程。导致业务方想基于预测调整业务行为的时候，不知道从哪里下手。
假设以上就是我们需要处理的数据,我们需要计算出每个月天气最热的两天。 这个案例用到的东西很多，如果你能静下心来好好看完，你一定会受益匪浅的 首先我们对自己提出几个问题 1.怎么划分数据，怎么定义一组？？？ 2.考虑reduce的计算复杂度？？？ 3.能不能多个reduce？？？ 4.如何避免数据倾斜？？？ 5.如何自定义数据类型？？？ —-记录特点 每年 每个月 温度最高 2天 1天多条记录怎么处理？ —-进一步思考 年月分组 温度升序 key中要包含时间和温度！ —-MR原语：相同的key分到一组 通过GroupCompartor设置分组规则 —-自定义数据类型Weather 包含时间 包含温度 自定义排序比较规则 —-自定义分组比较 年月相同被视为相同的key 那么reduce迭代时，相同年月的记录有可能是同一天的，reduce中需要判断是否同一天 注意OOM —-数据量很大 全量数据可以切分成最少按一个月份的数据量进行判断 这种业务场景可以设置多个reduce 通过实现partition
生成器是next的,next的操作，按照序列顺序一次只能返回一个元素 迭代器是一次性读取了可迭代对象的所有元素到内存。
“用户活跃表”记录了用户的登录信息，包括用户标识、用户登录日期，以及是否是新用户（如果是新注册的用户值为1；如果是老用户，值为0）。
.example_responsive_1 { width: 200px; height: 50px; } @media(min-width: 290px) { .example_responsive_1 { width: 270px; height: 50px; } } @media(min-width: 370px) { .example_responsive_1 { width: 339px; height: 50px; } } @media(min-width: 500px) { .example_responsive_1 { width: 468px; height: 50px; } } @media(min-width: 720px) { .example_responsive_1 { width: 655px; height: 50px; } } @media(min-width: 800px) { .example_responsive_1 { width: 728px; height: 50px; } } (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
公司的app（类似滴滴、uber）为用户提供打车服务。现有四张表，分别是“司机数据”表，“订单数据”表，“在线时长数据”表，“城市匹配数据”表。（滴滴面试题）
数据是会骗人的，尤其是平均数据（真实世界会有用户每个月下单2.5次吗？很可能是两个分别下单1次和4次的客户而已），一个中等的平均的用户画像其实完全是用数据创造出来的虚幻的形象。而一个漂亮的平均数所创造出来的这种虚幻景象，往往会给我们的决策造成误导。但是事实上，数据并不会说谎，只是分析数据的人没有做到精准分析而导致对数据呈现的错误解读！因此，Cohort Analysis的分析方法应运而生。
随着数据量的增大，咱们入集市的方式渐渐的从“同步数据”变成“增量导入数据”，“增量导入数据”的优点大致有两点：
系统对接了外部系统，调用外部系统的接口需要付费，一个接口一次调用付费 0.03 元
我们可以使用聚合索引来对订单进行分组，按照客户ID和订单日期进行分组，并统计每个客户在每个月的订单数量和订单总金额。
此题的含义笔者理解为：在每个月选择出一个行业，这个行业和其他股票相比这个月比上个月成交额下降最大。关键操作在于计算每个行业每个月对上个月成交额的变化dn_m_range，以及挑选下降幅度最大的那一个行业。
编写一个 SQL 查询来重新格式化表，使得新的表中有一个部门 id 列和一些对应 每个月 的收入（revenue）列。
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。
假设我们有一个大规模的电子商务数据集，包含了每天数以亿计的用户交易记录。我们想要使用ClickHouse来处理这个数据集，并计算出每个用户在每个月的销售额和购买次数。
df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性，数据的限定定语，可以有多个).mean()(对于数据的计算方式——函数名称)
互联网业务往往使用MySQL数据库作为后台存储，存储引擎使用InnoDB。我们针对互联网自身业务特点及MySQL数据库特性，讲述在具体业务场景中如何设计表和分表。本文从介绍MySQL相关基础架构设计入手，并结合企业实际案例介绍分表和索引的设计实战技巧。
我一直觉得很多人挣不到钱，根本原因是对挣钱这件事有什么误解。 就像我这个知识星球，问最多的一个问题就是： 别人能挣钱凭什么带你玩？ 我估计很多都有同样的疑问，也许十年前我认知估计也是这样，大佬挣钱拼什么带你玩。 有一句流行的话： 有钱人相互扶持，屌丝相互拆台。。。 大家可以想想这其中原因，很多人玩的是有限游戏，比如你做了这件事可能就影响了我。 但我个人更喜欢无限游戏。 互联网是广阔的，没有哪个领域是一个人可以吃完的，为了更好更强大的发展，可能就需要一个团队去执行。 团队的力量可能不一定比一个人走的快，
SWOT分析法，即态势分析，可以用来分析我们这一年的优势、劣势、存在什么样的机会和挑战，让我们能更好的来规划新的一年。
我曾说过：用好领英这个社交平台开发客户并没有太多的高端技巧，你要做好的就是认清领英这个社交平台的定位和价值，完善自己领英账号个人资料，塑造一个专业的个人形象，日常更新有价值的动态文章，进行持续的内容输出，坚持每天添加精准对口的好友，同时对好友做好归类分组，制定友好的跟进互动计划，认真贯彻落实就会有收获。
如:要实现获取下图曲线图数据(ps:当然也可能是柱状图等,数据都是一样的),默认获取七天内的数据,点击今天,7天,15天,30天可任意切换,其中今天是按小时统计.
在使用 Linux 或者 Windows 的时候，我们有可能需要去定时运行一些代码，比如在每个凌晨备份一下数据库，如果这些操作都由人工控制就显得太傻了，使用 Linux 的 crontab 设置定时任务是一个非常不错的选择。但是我在使用的过程中还是遇到了一些问题。
推荐阅读： 《今天，该抄底了！》 1 割韭菜 一直以来写作和付费产品一定会遇到偏差。 写一篇文章，不管你的观点是多么的客观，都一定会有人说你写的是狗屁，必定有一部分人不认同你。 只要有收费产品，就一定会有人骂你割韭菜，“叫我掏钱都是割韭菜”，哪怕你这个产品是多么的良心。 说实话这种情况是客观存在的。 如果不是因为机缘巧合，有幸进入了互联网行业，可能我也会一直都有这样的认知和想法。 如果是那样，也许我还在一家公司安安稳稳的上班吧。 应该也不会从一个程序员走向自媒体领域，应该也不会在业余时间折腾自己的副业
通过下面的图片可以看出，MySQL基础语法分为四部分：连接数据库，对数据库的操作，对表中的数据操作，对表操作等等。
实习和秋招笔面试的时候，SQL的考察必不可少，除了题目中会涉及业务背景外，大同小异的，大都考察聚合、表连接、窗口函数，尤以各种各样的窗口函数为重。
在上篇Vertica 分区表设计中，已经提过了Vertica的分区表创建和分区删除，但举例上并不系统， 本篇文章将系统的对分区表设计及后续的删除分区进行讲解。
曾几何时，自己也喜欢看开发语言排行榜，某个语言这个月分数高了，那个月低了，总能掀起不少的口水仗。争着争着，就跟小孩子过家家一样，一切都被时间冲淡了。 这种感觉就和我们当年追求QQ号里的星星月亮一样，虽然感觉没有直接的用处，但是感觉就是好。所以看到有些同学的语言之争，我觉得也蛮好，至少还有一点点激情。 我策划组织过几期DBAplus社群的newsletter，主要面向的是数据库方向和大数据。 从我的初衷和理解来说，这个newsletter就不是希望分出个你强我弱，而是简单的you can you up的态度
奎钩粲粲光华动，群玉森森气象新。国产数据库行业在经历了2021年的躬行实践之后，产品、服务、生态等取得了蓬勃发展。从2022年1月份的国产数据库流行度排行榜上，我们可以看到，相较于去年12月份，榜单上又增加了新成员。目前，共有194家数据库参与排名。排行榜前十五名的数据库中，80%的产品流行度分数实现上涨，但总体排名未发生变化。
介绍 对于任何人而言，用T-SQL语句来写聚会查询都是工作中重要的一环。我们大家也都很熟悉GROUP BY子句来实现聚合表达式，但是如果打算在一个结果集中包含多种不同的汇总结果，可能会比较麻烦。我将举例展示给大家使用GROUPING SETS操作符来完成这个“混合的结果集”。 或许当我们在打算分析较大规模的数据集时，不知道从何下手，此时处理这种情况最好的方式就是汇总数据，快速的得到一个数据预览。 在T-SQL中，使用GROUP BY子句在一个聚合查询中来汇总需要的数据。这个子句由一组表达式定义的分组
Python 进行数据分析和价值挖掘是当前炙手可热的技术领域，如何高效地管理大量数据是其中非常关键的环节。数据库是最佳的解决方案之一，目前流行的数据库有Oracle、MySQL、MongoDB、Redis、SQLite……关于数据库的选型通常取决于性能、数据完整性以及应用方面的需求。
数据库表： • 表输出 • 更新，删除，插入/更新 • 批量加载（mysql，oracle） • 数据同步 文件： • SQL 文件输出 • 文本文件输出 • XML 输出 • Excel Output/Excel Writer 其他（报表、应用）
索引（Index）是帮助DBMS高效获取数据的数据结构。 分类：普通索引/唯一索引/主键索引/全文索引。
本篇参考： https://help.salesforce.com/s/articleView?id=sf.reports_summary_functions_about.htm&type=5 ht
13. percent_rank()：这条数据在这个数据中的百分之多少，一般也是配合有序窗口使用
Java面试总结汇总，整理了包括Java基础知识，集合容器，并发编程，JVM，常用开源框架Spring，MyBatis，数据库，中间件等，包含了作为一个Java工程师在面试中需要用到或者可能用到的绝大部分知识。欢迎大家阅读，本人见识有限，写的博客难免有错误或者疏忽的地方，还望各位大佬指点，在此表示感激不尽。文章持续更新中…
投诉受理管理模块 接下来，就是来开发我们的投诉受理管理模块了…..我们来看看原型图与需求吧： 查询用户提交的投诉信息，可以根据投诉部门（部门A/B）、投诉时间段、状态进行查询。在列表信息中展示投诉标题、被投诉部门、被投诉人、投诉时间、状态（待受理、已受理、已失效）、操作；其中操作栏内内容为“处理”，点击“处理”则在打开的查询页面中查看具体的投诉信息并且可以多次回复投诉信息；一旦回复则说明已受理该投诉。 投诉详细信息：在本页面中首先要明显地展示出当前投诉是否已经受理；然后再显示投诉人信息、被投诉信息、受理信息
过去一年的所遇所思所学所悟以及2021年的规划图 所遇 所思 所学 所悟 2021年规划 所遇 技术方面：并没有做很多提升，混了一年，舒适区待了一年 人生感悟：过去一年，加班破记录，粉丝破纪录 所思 经济能力决定你的社会地位，决定你抗风险能力，世界上百分之九十的问题都可以用钱解决 清晰的定位自己的能力范围，职业定级，薪资定级 所学 工作时间学到的更多的是扯皮的能力，因为工作原因，和项目组打交道的次数太多，扯皮技术小幅度提升 业余时间所学了一部分调优，jvm调优，mysql调优，代码优化 所悟 学会生活，更加
PostgreSQL-XC在事务管理系统方案本身有一个明显的缺点，那就是事务管理机制会成为系统的瓶颈，GTM（Global Transaction Manager全局事务管理器）会限制系统的扩展规模。如图1所示，是每个请求过来CN(Coordinator 协调节点)都会向GTM申请必需的gxid（全局事务ID）和gsnapshot（全局快照）信息，并把这些信息随着SQL语句本身一起发往DN（Datanode数据库节点）进行执行。另外，PostgreSQL-XC的管理机制，只有主DN才会获取的gxid，而备DN没有自己的gxid，因此无法提供只读服务，对系统也是不小的浪费。
这个命令将按照loginTime字段中的小时数进行分组，并计算每个小时数的登录次数。
建议大家一定读到最后。 1 最后12小时了 当你看到这篇文章时，我们社群2月活动已经接近尾声了，应该不到最后的12 个小时了。 其实 2 月的活动，已经超出了我们之前设定的目标，所以写这篇文章的时候心态比较淡定。 但是我还是想，在最后的这几个小时，再全面的给大家介绍一下，我们的社群是做什么的。 因为，如果你真的感兴趣的话，2月过完我们就涨价了。 我们的社群叫《就聊挣钱》，从 4 年前最初的 100 人，到现在星球累计已经超过了 6300 人。 我是一个很直接的人，从社群的名称大家也可以看出来，这个社群的目
点击关注公众号，Java干货及时送达 推荐阅读：Spring Cloud Alibaba 终于一统江湖！ 出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013） DB-Engines 数据库流行度排行榜发布了 7 月份的更新。 上月分数上涨的 Oracle、PostgreSQL 和 MongoDB 在这个月同时出现了下滑，尤其是 Oracle 和 MongoDB，分别减少了 7.44 和 7.74 分。MySQL 和 SQL Server 分别上涨了 5.66 和 8.30 分。不过和去年同期相比，M
一、Hive 基本面试1、什么是 metastore2、metastore 安装方式有什么区别3、什么是 Managed Table 跟 External Table？4、什么时候使用 Managed Table 跟 External Table？5、hive 有哪些复合数据类型？6、hive 分区有什么好处？7、hive 分区跟分桶的区别8、hive 如何动态分区9、map join 优化手段10、如何创建 bucket 表？11、hive 有哪些 file formats12、hive 最优的 file formats 是什么？13、hive 传参14、order by 和 sort by 的区别15、hive 跟 hbase 的区别二、Hive 数据分析面试1、分组 TopN，选出今年每个学校、每个年级、分数前三的科目2、今年，北航，每个班级，每科的分数，及分数上下浮动 2 分的总和3、where 与 having：今年，清华 1 年级，总成绩大于 200 分的学生以及学生数三、Flume + Kafka 面试1、flume 如何保证数据的可靠性？2、kafka 数据丢失问题，及如何保证？3、kafka 工作流程原理4、kafka 保证消息顺序5、zero copy 原理及如何使用？6、spark Join 常见分类以及基本实现机制
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