点击“开始”选项卡中的“查找和选择”按钮。 选择“查找”选项。 在弹出的对话框中输入要查找的内容，并点击“查找下一个”按钮。通过查找功能，我们可以快速定位到包含所需信息的单元格，并进行相应的操作。
在文件夹中，你可以使用文件名搜索功能来快速定位到你想要查找的文件。在Windows系统中，你可以点击文件夹窗口的搜索框，并输入文件名的关键字进行搜索。找到目标文件后，双击打开它。在Excel中，你可以使用Excel的搜索功能来查找特定的内容。在Excel的菜单栏中，找到“编辑”选项卡，并点击它。
电脑打开Excel表格。打开Excel表格后，按键盘上的Ctrl+F键。按键盘上的Ctrl+F键，弹出查找和替换窗口，在查找内容页面，输入查找的内容，然后点击查找全部。点击查找全部之后，就可以表格中包含该关键词的内容都找出来了。
打开excel表格。这里有编辑二字，在编辑的下拉菜单里有查找这一项目。鼠标单击查找，就会出现和查找相关的对话框，我们在这个个对话框里操作就好了。然后将鼠标定位，待其到可操作状态的时候输入我们想要查找的内容，点击查找全部即可获得我们所需的内容。
【答案】：D 本题考查外部排序基本概念。AB两项，CPU不能直接操作外存，因此外排序还需奥使用到内存。C项，需要人工干预不对。
归并排序。归并排序是一种非常有效的外排序算法，它采用分治法的思想。将待排序的数据分割成若干个小片段，对每一个小片段进行排序后，再合并相邻的小片段直至完成整个数据集的排序。由于其稳定的排序特性和能够有效地处理外部存储的特性，归并排序在外排序中被广泛应用。多路归并排序。
外部排序是指待排序记录的数量很大，以致内存一次不能容纳全部记录，在排序过程中尚需对外存进行访问的排序过程。外部排序最常用的算法是归并排序，而多路归并排序的流程与思想也比较简单，在此不再赘言。
多路归并是外部排序（External Sort）的基础，实现也比较简单，和最简单的归并排序中的二路归并是基本一样的，只不过路数是浮动的k。算法 解剖 可以看到这个算法的关键点在于，如何将有效的k个数据中选出最大或者最小的那个值x。我们假设数据总量是n个。
外部排序指的是大文件的排序，当待排序的文件很大时，无法将整个文件的所有记录同时调入内存进行排序，只能将文件存放在外存，这种排称为外部排序。外部排序的过程主要是依据数据的内外存交换和“内部归并”两者结合起来实现的。
1、数据倾斜是Hive中常见的问题，主要发生在reduce阶段，由于key的hash分布不均导致大量相同key集中到一个reduce中。在map阶段也可能出现数据倾斜，如压缩文件过大导致无法切分。数据倾斜的根本原因在于任务处理大量重复key或读取大文件时的不均匀分布。
2、Hive架构包含四部分：1）用户接口（包括CLI、JDBC/ODBC、WEBUI），2）元数据（Metastore，包括表名、表所属的数据库、表的拥有者、列/分区字段等，通常推荐使用MySQL存储Metastore），3）Hadoop集群（用于存储和计算），4）Driver（包括解析器、编译器、优化器、执行器）。
3、大数据面试问题概览以下是一些常见的大数据技术面试问题，包括Hive、Kafka、Spark、Flink以及离线数仓的相关知识点，涉及表设计、数据处理、系统特性、性能优化等内容。Hive面试问题解释Hive中by关键字的使用区别。静态分区和动态分区的区别：静态分区由用户预先指定，动态分区基于数据条件生成。
4、分区表基本操作创建分区表语法查询分区表数据增加分区删除分区查看分区表分区数思考：面对大量日志数据，如何合理拆分？2 动态分区动态分区无需预先确定分区字段值，Hive提供类似机制。需进行配置。2 分桶表分桶表在数据管理中提供更精细的划分，方便抽样和提高join效率。
