尚硅谷大数据技术之Hive-04（面试题）1

【Hive面试题解析】 1. 连续问题： 题目要求找出在蚂蚁森林中连续3天及以上每天减少碳排放量超过100的用户。这是一个关于时间序列分析的问题，可以通过窗口函数来解决。Hive提供了窗口函数如`row_number()`, `lead()`, `lag()`等，可以对数据进行排序并基于此进行计算。在这个问题中，可以先按用户id和日期排序，然后计算连续日期之间的碳排放量，如果连续两天的碳排放量都大于100，则继续检查第三天，直到找到满足条件的连续天数。 2. 分组问题： 此题要求将用户的访问记录按照时间间隔小于60秒的连续访问分为同一组。这需要利用自连接和时间差计算。可以创建一个新的表，包含每个用户访问记录的前一条记录，然后通过计算两行之间的差值来判断是否属于同一组。如果差值小于60秒，则分配相同的分组编号，否则分配新的分组编号。 3. 间隔连续问题： 要计算用户连续登录天数，可以使用Hive的窗口函数配合日期处理函数。按用户id和日期排序，然后计算相邻日期之间的差异。如果连续两天登录且间隔不超过1天，则视为连续登录。使用`lead()`函数获取下一条记录的日期，并计算与当前日期的差值，累加连续登录天数，直到出现大于1天的间隔。 4. 打折日期交叉问题： 这个问题涉及到日期区间重叠的计算。可以使用自连接来找出品牌的打折期间是否有重叠，然后排除重复的天数。对每个品牌的打折开始日期和结束日期进行排序，接着通过自连接找出所有可能的日期重叠，然后使用条件判断排除重复部分，最后计算每个品牌的总打折天数。 5. 同时在线问题： 要计算直播平台最高峰时的在线主播人数，需要分析主播的开播和关播时间。可以使用Hive的`date_sub()`和`date_add()`函数处理时间，创建一个时间间隔表，覆盖所有主播的开播和关播时间段。然后，通过连接这个间隔表和主播记录，统计每个小时内同时在线的主播数量，找出最大值作为最高峰在线人数。 这些题目展示了Hive在处理大数据时的能力，包括时间序列分析、数据分组、日期操作以及复杂逻辑的实现。解答这些问题需要深入理解Hive的SQL语法和窗口函数的用法，同时也需要具备一定的数据处理和分析能力。在实际面试中，候选人需要能够快速地构建有效的Hive查询语句来解决这些问题。