1 合理的数据分区：精准定位，减少扫描数据分区堪称 HiveSQL 优化的一把利刃，它能够显著提升查询效率。设想数据仓库是一座庞大的图书馆，里面存放着海量书籍（数据）。如果所有书籍都杂乱无章地摆放，当需要查找特定书籍时，就如同大海捞针，耗时费力。而数据分区就像是给这座图书馆划分出一个个独立的小房间，每个房间都有特定的标签，比如按照学科分类，有历史、科学、文学等房间。在 Hive 中，通过将数据按照一定的规则进行分区，能够实现快速定位数据。例如，对于一个销售数据仓库，按时间（如年、月、日）进行分区是个不错的选择。当需要查询 2023 年 10 月的销售数据时，Hive 只需径直扫描 2023 年...

介绍下 Kafka，Kafka 的作用、组件、适用场景分别是什么？作为消息队列，它可解决什么样的问题？Kafka 是一个 分布式流处理平台，最初由 LinkedIn 开发，后成为 Apache 顶级项目。它以 高吞吐量、低延迟、可扩展性 为核心优势，专为处理实时数据流而设计。核心作用消息系统：作为 消息中间件，支持生产者和消费者之间的异步通信。数据管道：用于构建 实时数据集成管道，例如将数据从数据库同步到数据仓库。流处理：结合流处理框架（如 Kafka Streams、Flink），实现实时数据处理和分析。核心组件Producer向 Kafka 发布数据的客户端，负责将数据写入指定 Topic...

Spark on standalone 模型、YARN 架构模型是怎样的？YARN - cluster 涉及哪些参数？Spark 支持多种集群管理模式，Standalone 和 YARN 是两种常用部署方式，其架构和交互逻辑差异显著。Standalone 模型Standalone 是 Spark 自带的集群管理器，采用 主从架构：Master 节点：负责资源调度和集群管理，跟踪所有 Worker 节点的状态。Worker 节点：运行 Executor 进程，执行具体的 Task。Driver 进程：可以运行在集群内部（Cluster 模式）或外部（Client 模式）。工作流程：用户提交应用后...

Flink 架构是怎样的？Flink 的架构设计以分布式流处理为核心，能够在无界和有界数据流上实现高效计算。其核心组件包括 JobManager、TaskManager 和 客户端，整体采用主从模型。JobManager：作为集群的“大脑”，负责协调任务调度、检查点管理（Checkpointing）和故障恢复。它包含 Dispatcher（接收作业提交）、ResourceManager（管理 TaskManager 的资源）和 JobMaster（监督单个作业的执行）。TaskManager：实际执行任务的节点，每个 TaskManager 包含多个 Task Slot（资源单位），用于并行处...

1. 从“做题家”到“多赛道玩家”：观念的转变我来自一个小县城，典型的“农村做题家”。高考是我人生的第一个高光时刻，但进入大学后，我依然保持着高中的学习节奏：早上5、6点起床，晚上12点睡觉，整天泡在图书馆里啃专业书。奖学金拿了一些，比赛也参加了一些，但回头看，这种“单线程”的努力模式，其实让我错过了很多可能性。毕业后虽然也靠移动互联网红利挣了人生第一桶金，在一线城市买了房，但晚婚晚育一人勉强养一大家人，随时面临35+的失业。大学不是高中的延续，而是一个全新的起点。高考是独木桥，大学却是多条赛道的起点。有些人靠专业能力拿到高薪offer，有些人靠兼职创业实现财务自由，还有些人早早找到人生伴侣，...

介绍下 Flume？Flume 架构是怎样的？Flume 是 Apache 开源的一个分布式、高可靠、高可用的日志采集、聚合和传输系统，专为处理海量流式数据设计。它能够高效地将日志数据从多种源头（如Web服务器、应用程序日志）传输到集中式存储（如HDFS、HBase），适用于大数据场景下的实时或批量数据采集。核心架构围绕三个核心组件构建：Source：负责接收数据，并将数据封装为Event（Flume的基本传输单元）。常见的Source类型包括Avro、Thrift、Kafka等。Channel：作为缓冲区，临时存储从Source传递的Event，确保数据在传输过程中的可靠性。Channel分...

作为一名程序员，入职新公司，最担心的莫过于试用期不通过。我也是过来人，深知其中的焦虑和压力。今天，我想结合我自己的亲身经历，跟大家分享一些快速上手项目，顺利通过试用期的经验。入职前准备阅读公司文档和网站在入职前，我都会花时间阅读公司的官网、内部文档等，了解公司的发展历程、文化理念、产品线和组织结构。重点关注公司的价值观、使命和愿景，理解公司的核心业务和竞争优势。这能让我对公司有一个初步的了解，为后续更好地融入团队打下基础。提前准备好所有工作要用到的软件安装包不同类型的公司有不同的风格。有的公司会给新员工一段时间安装软件和熟悉代码，有的公司刚入职第一天就要参与实际开发。有的公司网络下载速度并不快...

介绍下 HBase？HBase 优缺点有哪些？HBase 是一个分布式、面向列的 NoSQL 数据库，基于 Hadoop 的 HDFS 存储系统设计，适合处理海量数据的实时读写需求。它模仿 Google 的 Bigtable 模型，通过强一致性和水平扩展能力支持高并发场景。核心特点：列式存储：数据按列族（Column Family）组织，适合稀疏数据场景。强一致性：基于 HDFS 的多副本机制，保证数据可靠性。自动分片：数据按 Region 自动分片，支持动态扩展。版本控制：每个单元格（Cell）支持多版本数据存储。优点：高扩展性：通过增加 RegionServer 节点轻松扩展集群容量。高吞...

请描述 Hive 的架构，包括各个组件的功能和它们之间的交互关系。Hive 架构主要由以下组件构成，协作完成 SQL 到 MapReduce/Tez 任务的转换：用户接口（CLI/Web UI/JDBC）：提供命令行、浏览器或编程接口（如 Java）提交查询。Driver：会话管理器：接收用户查询，维护会话上下文。编译器调用：将 SQL 传递给编译器生成执行计划。编译器（Compiler）：解析与优化：将 SQL 转换为抽象语法树（AST），优化后生成逻辑计划和物理计划（如 MapReduce 任务）。元数据存储（Metastore）：存储表结构：包括列名、数据类型、分区信息等，通常使用 My...

请详细介绍 MapReduce 的概念MapReduce 是一种用于处理大规模数据集的编程模型和计算框架，最初由 Google 提出，旨在简化分布式计算任务的开发。它的核心思想是将复杂的数据处理任务分解为两个主要阶段：Map 和 Reduce，通过并行化处理实现高效的数据操作。核心目标是让开发者在无需关心底层分布式系统细节（如任务调度、容错、数据分布）的情况下，专注于业务逻辑。例如，在统计文本中单词出现次数的场景中，Map 阶段将文本拆解为键值对（单词作为键，计数为值），Reduce 阶段则汇总相同键的值，得到最终结果。关键特征包括：横向扩展：通过增加计算节点提升处理能力，适用于 PB 级数据...

客户端提交 MapReduce 作业时，ResourceManager 返回的 “资源路径” 具体是什么？其在作业执行过程中有什么作用？当客户端向 YARN 的 ResourceManager 提交 MapReduce 作业时，ResourceManager 会返回一个资源路径，这实际上是一个 HDFS 上的临时目录路径。具体来说，该路径的默认格式通常为：/user/<username>/.staging/<application_id>，其中：<username> 是提交作业的用户名；<application_id> 是 ResourceMan...

Hadoop 有哪些组件？请简要介绍Hadoop 是一个由多个核心组件构成的分布式计算框架，每个组件负责不同的功能模块，共同支持大规模数据处理。以下是主要组件及其核心作用：HDFS（Hadoop Distributed File System）HDFS 是 Hadoop 的分布式文件系统，专为存储超大规模数据而设计。其核心特性包括：分块存储：文件被分割为固定大小的块（默认 128MB 或 256MB），分散存储在不同节点上。高容错性：通过多副本机制（默认 3 副本）确保数据可靠性。主从架构：包含 NameNode（管理元数据）和 DataNode（存储实际数据块）。YARN（Yet Anoth...

请简述 HTTP 和 HTTPS 的区别？HTTP 与 HTTPS 的核心差异在于安全性，两者在数据传输方式、加密机制和信任体系上存在显著不同：加密传输：HTTP 以明文形式传输数据，请求和响应内容可被中间人轻易截获和篡改。HTTPS 通过 SSL/TLS 协议对通信内容进行混合加密——先用非对称加密（如RSA）交换密钥，再用对称加密（如AES）加密数据流，确保传输过程不可被窃听。端口与协议：HTTP 默认使用 80 端口，而 HTTPS 使用 443 端口。HTTPS 并非独立协议，而是在 HTTP 下层增加了 TLS/SSL 安全层，形成HTTP over TLS的架构。证书与身份验证：H...

35+程序员，在大环境不景气和行业供求关系，随时可能失业后难以找到同样薪资的工资。而家庭开支却不断攀升，老婆全职带娃，两个年幼孩子嗷嗷待哺，6 口之家仅靠一人工资支撑，每月还有 几千元房贷要还。职场上，技术更新换代快，随时可能被年轻血液替代，面临失业危机；家庭方面，孩子成长教育费用逐渐增加，开支不断上涨。这个问题一直是困扰着，问DeepSeek解决方案（是选深度思考），看到方案顿时明白以后要怎样做了。下面是DeepSeek的方案：一、开源策略职业能力升级与转型深耕技术核心领域（如AI/数据专家），保持技术敏感度，通过认证考试提升竞争力向架构师/技术管理岗转型，积累团队管理经验，避免与年轻人直接...