pdd hive面试题
时间: 2025-02-25 12:07:15 浏览: 47
### 关于拼多多 Hive 面试题目
#### 用户行为路径分析
对于涉及用户行为路径的分析问题，在处理像 A-B-D 这样的特定模式时，如果允许在节点间存在任意数量的其他活动，则可以通过构建复杂的 SQL 查询来实现。为了匹配这种带有条件约束的行为序列，一种方法是利用字符串操作函数配合正则表达式来进行筛选[^4]。
```sql
WITH path_data AS (
SELECT user_id,
CONCAT_WS('>', COLLECT_LIST(page)) AS page_path -- 将用户的页面访问记录连接成字符串形式
FROM user_behavior_table
GROUP BY user_id
)
SELECT *
FROM path_data
WHERE page_path LIKE '%A>%D%' AND page_path REGEXP 'A>[^CD]*>B>[^C]*>D';
```
上述查询首先通过 `CONCAT_WS` 函数将每位用户的页面跳转顺序组合为单个字符串表示的形式；接着运用 `LIKE` 和 `REGEXP` 来过滤符合条件即包含“A>B>D”的路径数据，其中规定了从 B 到 D 的过程中除 C 外可夹杂其它任何字符。
#### 数据分组与聚合计算
当面对需要按照一定逻辑重新划分数据集并对其进行统计的任务时，可以采用窗口函数辅助完成复杂业务场景下的数据加工工作。例如下面这段用于解决连续编号归类问题的 SQL 片段展示了如何识别具有相同增量关系的数据项并将它们分配至同一类别下：
```sql
SELECT grp, MAX(id) AS last_id, COUNT(id) AS cnt
FROM (
SELECT id,
SUM(CASE WHEN diff > 1 THEN 1 ELSE 0 END) OVER (ORDER BY id) AS grp
FROM (
SELECT id,
id - LAG(id, 1, id) OVER (ORDER BY id) AS diff
FROM t
) m
) n
GROUP BY grp;
```
此代码片段实现了基于 ID 字段值的变化情况创建新的分组标识符(grp)，进而能够方便地获取各组内的最大ID以及成员总数等信息[^3]。
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**标签**：Applied Cryptography 密码 应用
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### 结论
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True Traceback (most recent call last): File "/home/xxzx/Desktop/ruanzhu/ziti.py", line 9, in <module> print(fm.get_cachedir()) # 显示缓存路径 ^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: module 'matplotlib.font_manager' has no attribute 'get_cachedir'
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