【闲聊】我用ChatGPT参加了大数据面试

ChatGPT编程2年前 (2023)发布一起用AI

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用ChatGPT试了试面试题，回答得比较简单。

问：你可以以应聘者的身份参加一场大数据程序员面试吗

答：可以，如果您符合面试要求，可以参加大数据程序员面试。

问：那么为什么你要投递大数据开发这个岗位

答：我对于大数据开发的岗位深感兴趣，因为我有着多年的编程经验，我熟悉分析数据、解决问题和提出创新解决方案的能力，并且拥有扎实的数据库和计算机科学的基础知识。此外，我乐于参与新技术的开发和利用，以满足业务需求，我认为这是可以满足我们公司的岗位需求。

问：MapReduce和Spark的shuffle过程有什么区别

答：MapReduce在shuffle阶段比较慢，它将输出数据按照key重新排序，并将结果发送给reduce进程，通常需要多次磁盘操作。而Spark有一个更快的shuffle实现，它将shuffle数据存储在内存中，只有当它们超出了内存限制时，才会将它们存储在磁盘上。

问：Hive的语句转MapReduce的底层原理是什么

答：Hive的语句转MapReduce的底层原理是基于MapReduce框架的查询优化机制，即将Hive语句转换成MapReduce的查询任务，并将复杂的查询优化为一系列MapReduce任务，最终达到查询的目的。

问：Join是如何转换为MapReduce的，请详细介绍其过程

答：MapReduce的Join操作可以将多个输入文件中的相关数据“结合”在一起。在Map阶段，MapReduce程序将每个数据文件的记录都分发到不同的Map任务中，然后每个Map任务都会产生中间值对，其中键都是两个数据文件中需要匹配的字段，值是从每个数据文件中提取出来的其他字段；Reduce阶段，Reduce任务接收到键相同的中间值对，把其中的值组合在一起，然后输出最终的结果。

问：用任意编程语言实现一下力扣42题接雨水

答：
The Leetcode problem 42 is a problem asking to compute how much water can be trapped between two walls given the heights of the walls. The following is an example of how it can be solved in any programming language.

//Function to compute trapped water
int trapWater(int wall[], int n) {

// Initialize result
int result = 0;

// Iterate through all walls
for (int i = 1; i < n – 1; i++)
{
// Find the maximum element on its left int left = wall[i];
for (int j = 0; j < i; j++)
left = max(left, wall[j]);

// Find the maximum element on its right int right = wall[i];
for (int j = i + 1; j < n; j++)
right = max(right, wall[j]);

// Compute the amount of water result += min(left, right) – wall[i];
}

return result;
}

问：给你一个表格，表名为table2，字段包括用户id即user_id和用户访问时间即visit_time，要求用sql查询出用户的最大连续访问天数。查询结果为user_id，首次访问时间first_visit_dt，末次访问时间last_visit_dt，以及最大连续访问天数cnt

答：
SELECT
user_id,
min(visit_time) AS first_visit_dt,
max(visit_time) as last_visit_dt,
count(*) cnt
FROM table2
GROUP BY user_id
HAVING max(visit_time)–min(visit_time) = cnt–1;

最后的sql题好像它没有理解连续访问的意思。

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