### 2024年最新，Hive SQL经典面试题详解
#### 1. 连续登录n天的用户
**题目背景与目的**
在大数据分析领域，了解用户的行为模式对于提升用户体验、优化产品功能至关重要。例如，识别连续登录n天的用户可以帮助企业更好地理解用户的忠诚度，并据此制定相应的激励措施。
**解题思路与步骤**
本题通过构建一个名为`user_login`的Hive表，该表存储了用户登录记录，具体包括用户ID（`user_id`）和登录日期（`login_date`）。目标是找出那些连续登录了n天的用户。
**代码实现**
```sql
WITH login_sequence AS (
SELECT
user_id,
login_date,
DATE_ADD(login_date, -ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date)) AS sequence_date
FROM
user_login
),
sequence_grouped AS (
SELECT
user_id,
sequence_date,
MIN(login_date) AS min_login_date,
MAX(login_date) AS max_login_date
FROM
login_sequence
GROUP BY
user_id, sequence_date
)
SELECT
user_id
FROM
sequence_grouped
GROUP BY
user_id, sequence_date
HAVING
DATEDIFF(max_login_date, min_login_date) + 1 >= n;
```
**解释**
1. **构建序列**: 首先使用窗口函数`ROW_NUMBER()`为每个用户的登录日期分配一个连续的序列号，并使用`DATE_ADD()`函数计算序列日期。
2. **分组并计算日期范围**: 接着，对每个用户的登录日期序列进行分组，并计算最早的登录日期(`min_login_date`)和最晚的登录日期(`max_login_date`)。
3. **筛选连续登录的用户**: 利用`DATEDIFF()`函数计算两个日期之间的天数差，并根据设定的天数n筛选出连续登录的用户。
#### 2. 留存问题
**题目背景与目的**
留存率是衡量产品或服务吸引力的重要指标之一。它可以帮助企业了解新用户的转化效果以及老用户的持续参与度。在大数据分析场景下，通常会计算次日留存、3日留存、7日留存等关键指标。
**解题思路与步骤**
本部分通过构建一张名为`user_activity`的表来存储用户每日登录活动记录，包括用户ID（`user_id`）和登录日期（`login_date`）。
**次日留存实现**
```sql
-- 假设我们计算2022-01-01日的次日留存
WITH active_users AS (
SELECT DISTINCT user_id
FROM user_activity
WHERE login_date = '2022-01-01'
),
next_day_activity AS (
SELECT DISTINCT user_id
FROM user_activity
WHERE login_date = '2022-01-02'
)
-- 次日留存用户数
SELECT COUNT(DISTINCT active_users.user_id) AS retained_users
FROM active_users
JOIN next_day_activity ON active_users.user_id = next_day_activity.user_id;
-- 次日留存率
SELECT CAST(COUNT(DISTINCT active_users.user_id) AS FLOAT) / COUNT(DISTINCT active_users.user_id) * 100 AS retention_rate
FROM active_users
JOIN next_day_activity ON active_users.user_id = next_day_activity.user_id;
```
**N日留存实现**
假设我们需要计算3日留存：
```sql
-- 获取基准日期，比如'2022-01-01'日的活跃用户
WITH base_activity AS (
SELECT DISTINCT user_id
FROM user_activity
WHERE login_date = '2022-01-01'
),
n_day_activity AS (
SELECT user_id, login_date
FROM user_activity
WHERE login_date BETWEEN '2022-01-02' AND '2022-01-04'
)
-- 3日留存用户数
SELECT COUNT(DISTINCT base_activity.user_id) AS retained_users
FROM base_activity
JOIN n_day_activity ON base_activity.user_id = n_day_activity.user_id;
-- 3日留存率
SELECT CAST(COUNT(DISTINCT base_activity.user_id) AS FLOAT) / COUNT(DISTINCT base_activity.user_id) * 100 AS retention_rate
FROM base_activity
JOIN n_day_activity ON base_activity.user_id = n_day_activity.user_id;
```
**解释**
1. **获取基准日期的活跃用户**: 通过`base_activity`子查询获得指定日期的活跃用户列表。
2. **确定后续N天的活跃用户**: `n_day_activity`子查询用于筛选出在后续N天内活跃的用户记录。
3. **计算留存用户数与留存率**: 通过连接这两个子查询，统计留存用户数量，并计算相应的留存率。
### 其他经典面试题概述
除了以上两个问题外，面试者还可能遇到其他常见的Hive SQL问题，如Top N问题、Explode问题以及行转列问题。
- **Top N问题**: 主要是找出某个表中的前N项记录。
- **Explode问题**: 处理多值字段，将其展开成多行记录。
- **行转列问题**: 将表中的行转换为列，适用于数据透视操作。
掌握这些Hive SQL技巧对于处理复杂的大数据问题至关重要。
