常见HQL面试题分享
疫情用户行为轨迹分析【美团、阿里】
问题描述
已知用户-核酸站点表t1和用户-商场扫码表t2,统计用户每天的行动轨迹。注意:商场扫码表中存在重复扫码的情况,取最新的数据。
-- t1 user_id in_time out_time stat_id 001 2022-05-20 15:31:21 null 001 001 null 2022-05-20 16:01:05 002 001 2022-05-20 18:02:21 null 003 001 null 2022-05-20 18:22:17 001 001 2022-05-20 20:39:27 null 004 001 null 2022-05-20 21:55:33 005 -- t2 user_id market_id scan_time 001 1001 2022-05-20 16:11:41 001 1001 2022-05-20 16:11:51 001 1001 2022-05-20 16:11:58 001 1002 2022-05-20 17:01:28 001 1003 2022-05-20 18:31:28 001 1003 2022-05-20 18:31:58
分析
经过对需求的分析,可以简化为 求每个用户每天去过哪些地方。其实就是按照用户和日期进行分组,然后合并用户去过的所有地即可(可能会重复)。
答案
select user_id, to_date(trace_time) as dt, concat_ws('->', collect_list(trace_id)) as trace from ( select user_id, trace_time, trace_id from ( select user_id, in_time as trace_time, stat_id as trace_id from t1 union all select user_id, out_time as trace_time, stat_id as trace_id from t1 union all select user_id, max(scan_time) as trace_time, market_id as trace_id from t2 group by user_id, market_id ) t order by trace_time ) t where trace_time is not null group by user_id, to_date(trace_time)
模拟连续随机数
问题描述
生成1-100的连续整数
分析
posexplode爆炸函数,不仅可以炸裂出数值,而且还附带索引
答案
select id_start + pos as id from ( select 1 as id_start, 100 as id_end ) t lateral view posexplode(split(id_end - id_start), ' ')) t as pos, val
两两相互认识的组合数【快手】
问题描述
已知用户-网吧表t,字段:网吧id、用户id、上线时间、下线时间
- 规则1:如果有两个用户在一家网吧的前后上下线时间在10分钟以内,则两人可能认识
- 规则2:如果这两个用户在三家以上网吧出现【规则1】的情况,则两人一定认识
wid uid ontime offtime 1 110001 2020-01-01 11:10:00 2020-01-01 11:15:00 1 110002 2020-01-01 12:10:00 2020-01-01 13:15:00 2 110001 2020-01-02 12:10:00 2020-01-02 12:30:00 2 110002 2020-01-02 12:52:00 2020-01-02 12:55:00 3 110001 2020-01-03 12:10:00 2020-01-03 12:30:00
分析
经过对需求的分析,就是要求两两相识的组合数。对于这种两两组合的题目一般需要先进行自关联,然后根据规则1和规则2对组合进行筛选即可
答案
select sum(flag) as cnt from( select uuid, if(count(wid) >= 3, 1, 0) as flag from( select t0.wid as wid, concat_ws('', t0.uid, t1.uid) as uuid from t as t0 join t as t1 where t0.wid = t1.wid and t0.uid != t1.uid and (abs(unix_timestamp(t0.ontime,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')-unix_timestamp(t1.ontime,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'))<600 or abs(unix_timestamp(t0.offtime,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')-unix_timestamp(t1.offtime,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'))<600) ) t group by uuid ) m#数据人的面试交流地##大数据开发##sql##大数据#