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昨天 23:44

门头沟学院数据分析师

Flink Web UI 如何使用和调试保姆级教程（蚂蚁金服、途牛、顺丰面经）

说起流处理，很多人可能会觉得门槛挺高，毕竟涉及到分布式系统、状态管理、容错机制等等一大堆概念。但 Flink 的设计理念就是让这些复杂的东西变得更易用，而 Flink Web UI 就是这个理念的一个直观体现。它是一个基于 Web 的交互界面，内置在 Flink 集群中，打开浏览器就能访问。通过这个界面，你可以直观地看到作业的运行状态、任务的执行情况，甚至是性能瓶颈的蛛丝马迹。无论是排查问题，还是优化性能，Flink Web UI 都能帮你省下不少时间和精力。举个简单的例子，假设你的作业突然卡住了，数据不再流动，你是想去翻一堆日志文件，还是直接在 Web UI 上点几下就能看到哪个任务节点出了...

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05-07 23:40

门头沟学院数据分析师

从小白成长到大牛关键：Flink在实时计算如何调试或查看中间结果（蚂蚁金服、虎牙、BIGO面经））

在大数据处理的浪潮中，Apache Flink 无疑是当前最炙手可热的流式处理框架之一。它以低延迟、高吞吐量以及强大的容错能力，成为无数企业构建实时数据处理管道的首选工具。不管是实时日志分析、用户行为监控，还是金融交易的风控系统，Flink 都能游刃有余地应对海量数据的持续流入。然而，开发和维护一个高效的 Flink 程序绝非易事，尤其是在面对复杂的业务逻辑和动态变化的数据流时，调试和查看中间结果就显得尤为关键。想象一下，你辛辛苦苦写好了一套 Flink 程序，部署到集群上后却发现输出的结果和预期完全不符。数据丢失了？还是计算逻辑有偏差？又或者是某些算子在处理时遇到了瓶颈？这个时候，如果没有有...

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05-07 00:01

门头沟学院数据分析师

大数据面试高频场景题：Flink 背压与消息积压产生原因、排查思路、优化措施和监控方法

在大数据处理的浪潮中，流处理技术已经成为企业实时数据分析和决策的核心支柱。而 Apache Flink，作为一款开源的分布式流处理框架，凭借其高吞吐量、低延迟以及强大的状态管理和容错机制，迅速成为业内翘楚。无论是金融领域的实时交易监控，还是物联网设备的数据流处理，Flink 都展现出了无与伦比的灵活性和性能。然而，任何技术都不是银弹，随着数据规模的暴增和业务场景的复杂化，Flink 在实际应用中也面临着一些棘手的挑战，其中背压与消息积压问题尤为突出，直接影响着系统的稳定性和处理效率。想象一下，你精心设计了一个流处理作业，旨在每秒处理数百万条数据，但突然发现下游任务处理速度跟不上，数据在管道中堆...

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05-04 21:39

门头沟学院数据分析师

大数据面试高阶问题：Flink sql全方位优化详解（阿里、滴滴、去哪儿面经）

Flink SQL 虽然强大，但用好了可不是随便写几行 SQL 就能完事的。流式处理的复杂性决定了你必须得在性能、成本和稳定性上下功夫。这就引出了咱们今天要重点聊的——优化。说白了，优化就是让你的 Flink SQL 任务跑得更快、占用的资源更少、遇到问题不崩盘。为啥这事儿这么重要？想象一下，如果你的实时分析任务延迟太高，业务决策跟不上节奏，那还叫实时吗？再比如，集群资源没用好，机器跑满负荷，成本蹭蹭上涨，老板能乐意吗？更别提任务不稳定，动不动就挂了，数据丢了咋办？所以，优化不是可有可无，而是必须得搞，而且得搞好。那优化到底要解决啥问题呢？性能方面，咱们得让查询执行速度更快，减少延迟，尤其是在...

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04-24 22:57

门头沟学院数据分析师

Spark sql全方位优化保姆级教程（小红书、知乎、途牛面经）

在大数据处理的江湖里，Spark SQL绝对算得上是一位重量级选手。它的出现，让开发者在处理海量数据时，既能享受SQL的简洁与直观，又能借助Apache Spark的分布式计算能力，轻松应对大规模数据挑战。说白了，Spark SQL就是Spark生态里的一把“瑞士军刀”，能搞定从数据清洗到复杂分析的各种活儿。不过，这把刀用得好不好，关键还得看你会不会“磨刀”。优化Spark SQL的查询性能，简直就是大数据开发者的必修课。Spark SQL，简单来说，是Spark框架里一个专门用来处理结构化数据的模块。它允许你用熟悉的SQL语法去查询数据，同时还能无缝对接DataFrame和Dataset这些...

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04-24 00:16

门头沟学院数据分析师

大数据高频考题：Hive开窗函数详解和最全案例 (滴滴出行、歌尔、快手面经）

先说说开窗函数是个啥吧。简单点讲，开窗函数（Window Function）是Hive SQL里一种特殊的函数，它能在不改变数据行数的情况下，对一组相关的数据行进行计算。啥意思呢？就是说，普通的聚合函数比如SUM、AVG啥的，用了之后会把多行数据聚合成一行结果，但开窗函数不会，它会保留每一行的原始数据，同时还能基于某个“窗口”（也就是一组相关的行）做计算。为啥说它在大数据处理中重要呢？大数据的特点就是量大、维度多、逻辑复杂。咱们在分析数据的时候，经常会遇到一些场景，比如要对用户行为数据按时间排序后计算累计值，或者要给每个部门的员工排名，或者要找出每个分组里的前N个记录啥的。这些需求如果用传统的...

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04-23 21:36

门头沟学院数据分析师

大数据面试必问：Hive sql全方位优化详解（京东、携程、招行面经）

Hive SQL是数仓开发最常用的语言。然而，Hive SQL的性能表现并非总是尽如人意。面对动辄TB甚至PB级的数据量，查询效率的微小差异可能会导致执行时间从几分钟延长到数小时，甚至直接影响业务决策的实时性。更重要的是，Hive运行在分布式集群上，查询性能的低下往往伴随着计算资源和存储资源的过度消耗。这不仅增加了企业的运营成本，还可能因为资源竞争而影响其他关键任务的运行。优化Hive SQL查询性能因此成为数据工程师和分析师必须掌握的核心技能。通过合理的优化策略，不仅可以显著缩短查询时间，还能有效降低集群资源占用，为企业节省可观的成本。以一个实际场景为例，某电商平台需要每日分析数亿条用户行为...

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04-17 23:55

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门头沟学院数据分析师

Clickhouse数据倾斜分析和优化（腾讯、阿里云、Shopee高频问题）

ClickHouse由俄罗斯搜索引擎公司Yandex开发，专为在线分析处理（OLAP）场景设计。它以极致的查询速度和高效的资源利用率著称，能够在单机或分布式环境下处理海量数据。相比传统的数据库系统，ClickHouse具备几个显著特点：首先，它采用列式存储结构，极大地提升了数据压缩率和查询性能，尤其适合需要频繁扫描大范围数据的分析任务。其次，ClickHouse支持分布式部署，能够通过多节点协作处理大规模数据集。此外，它还提供了丰富的聚合函数和向量化执行引擎，使得复杂查询的执行效率大幅提升。这些特性使得ClickHouse在日志分析、实时监控、用户行为分析等场景中得到了广泛应用。然而，正是因为...

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04-17 00:16

门头沟学院数据分析师

Doris数据倾斜原因及优化（2万字长文深度解析）

在大数据面试，数据倾斜几乎是必问题。Doris是大数据后起之秀，越来越多面试官喜欢问Doris的问题。要深入探讨数据倾斜问题，首先需要了解Doris的核心架构和工作原理。Doris采用了分布式存储和计算分离的设计，主要由FE（Frontend）和BE（Backend）两大组件构成。FE负责元数据管理和查询解析，而BE则负责数据的存储和计算。数据在BE节点上以Tablet为单位进行分片存储，通过分桶（Bucketing）机制将数据分配到不同的节点上。这种设计初衷是为了实现数据的均匀分布和并行计算，但实际应用中，由于数据本身的特性或建表策略的不足，数据的分布往往难以达到理想的平衡状态。例如，当某个...

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03-31 07:21

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门头沟学院数据分析师

MapReduce数据倾斜问题及优化措施详解(银联、招行、广发等面经）

一、背景与基本概念分布式计算的魅力在于把任务分摊到多个节点，让大家齐心协力完成海量数据的处理。理想情况下，每个节点的工作量应该像秤砣一样平衡，效率才能拉满。可惜，现实总爱开玩笑，当数据分布不均时，某些节点就得扛起远超平均水平的担子，这就是所谓的数据倾斜。这问题尤其爱在MapReduce的Shuffle阶段冒头，导致部分Reduce任务忙得满头大汗，其他节点却闲得发慌，最终拖累整个作业的节奏，甚至让系统资源吃紧到崩溃。1.1 MapReduce框架快速回顾要搞懂数据倾斜，咱们先得把MapReduce的基本流程捋清楚。别担心，这不是枯燥的教科书式讲解，咱们用点通俗的语言来梳理：Map阶段数据以键值...

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05-07 23:50

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门头沟学院数据分析师

Flink 中如何处理流式数据倾斜问题（B站、脉脉、汇量科技面经）

一、数据倾斜是个啥？别被它唬住简单来说，数据倾斜就是数据分布不均匀。在 Flink 中，这会导致某些子任务（Subtask）被大量工作塞满，而其他子任务却无所事事。这种情况可不是小问题，它会让作业效率直线下降，甚至导致系统崩溃。就好比在流水线上干活，某个工位堆满了货物，其他工位却空荡荡的，效率自然高不起来。数据倾斜的 “罪状” 清单单点瓶颈：某个 Subtask 忙不过来，拖慢了整条流水线。垃圾回收（GC）噩梦：数据量一大，内存压力飙升，GC 频繁运行。吞吐量暴跌：系统处理速度跟不上，数据堆积如山。延迟飙升：实时性难以保证。系统崩盘：极端情况下，TaskManager 直接失联，作业失败。它长...

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05-07 23:51

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门头沟学院数据分析师

Spark数据倾斜问题总结与优化措施（昆仑万维、富途证券、汇丰面经）

在Spark分布式计算的世界里，数据倾斜是个让人头疼的老大难问题。简单来说，它指的是在并行处理任务时，数据分布不均衡，导致某些任务背负了过重的工作量，而其他任务却轻松得像在度假。这种失衡不仅拖慢了整体计算速度，还可能引发内存溢出甚至任务失败，严重影响Spark应用的性能和稳定性。一、数据倾斜是什么？它长啥样？在Spark的分布式环境中，数据倾斜（Data Skew）是个常见的“拦路虎”。它发生在数据分布不均时，某些分区或任务处理的数据量远超其他部分，导致负载失衡。想象一下，一个团队干活，大部分人几分钟就搞定任务，而一两个人却要加班到深夜——这就是数据倾斜的真实写照。典型表现数据倾斜的“症状”其...

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03-08 11:37

门头沟学院数据分析师

同事总在下班前丢任务给你，忍气吞声还是正面刚？

在职场中，遇到同事总在下班前丢任务给你时，很多人第一反应可能是：忍一忍算了，毕竟大家都是同事，撕破脸多尴尬。然而，长期存在这种想法，结果往往是工作量如滚雪球般越来越大，而且做得越多可能出错概率也大，甚至一不小心就沦为众人眼中的 “背锅侠”。所以，忍气吞声绝非长久之计，我们必须学会保护自己，绝不让他人的懒散成为自身的沉重负担。一、明晰状况，精准判断有时候，同事并非有意给我们制造麻烦，不是老员工想欺负新员工。此时，我们不妨先仔细观察，看他们究竟是真的工作很忙，还是纯粹想要偷懒耍滑。倘若属于前者，那么大概率是沟通环节出现了偏差；若是后者，便需要认真思考应对之策了。二、委婉拒绝，坚守立场虽说直截了当地...

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03-08 08:02

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面试官说'等通知'后石沉大海，该不该主动追问？

在面试最高兴的是面试完，当场说录取了谈薪资，不过更多时候是遇到面试官说“等通知”。如果是比较有希望的面试，面试官又没说等多久时，可以有礼貌问请问一般最长等到什么时候，这样心理就有个底。如果当时没说等清楚的，结果等了好几天都没消息，心里肯定急得跟热锅上的蚂蚁似的。但别心急，这种情况太常见了。公司可能还在面其他人，或者内部流程拖沓，甚至HR忙得脚不沾地。你急也没用，先稳住心态，别自己吓自己。之前我同学面试阿里时，等最后的Offer就是等了几周。追问？得看时机要不要主动追问？得看情况。如果面试官明确说了“一周内给答复”，结果超时了，那完全可以礼貌地问一问。但如果才过两三天，建议再等等。追得太紧，反而...

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03-06 22:05

门头沟学院数据分析师

年薪20万但996，还是朝九晚五10万，哪个更划算？

一、高薪的诱惑与996的代价先说说第一种选择：年薪20万，但得996。啥叫996啊？就是每周干6天，每天从早上9点熬到晚上9点，12小时的工作时间，强度大得让人咋舌。这种模式在互联网公司里挺常见。钱多，真香！年薪20万，听着就让人心动。尤其在大城市，这钱能让你日子过得挺滋润，租个像样点的房子，吃点好的，偶尔还能出去浪一圈。对于刚起步的年轻人来说，这简直是快速攒钱的好机会，几年下来可能就攒出一套房首付了。但代价也不小不过，996可不是闹着玩的。每天12小时，6天连轴转，留给自己的时间基本为零。周末想睡个懒觉？想都别想。长期这么搞，身体扛不住是迟早的事，心理上也容易崩。健康这东西，没了钱可买不回来...

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创作者周榜

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