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2025年4月27日

摘要： Hive 的執(zhí)行原理基于將類 SQL（HQL）查詢轉(zhuǎn)換為分布式計算任務(wù)（如 MapReduce、Tez 或 Spark），并通過元數(shù)據(jù)管理實現(xiàn)數(shù)據(jù)與計算的解耦。以下是其核心原理的詳細分析：一、Hive 執(zhí)行流程 ?查詢提交與解析? 用戶通過 CLI、JDBC 或 Web UI 提交 HQL 查詢閱讀全文

posted @ 2025-04-27 16:53 業(yè)余磚家閱讀(137) 評論(0) 推薦(0)

Hive慢任務(wù)的定位和優(yōu)化

摘要： ?一、定位Hive慢任務(wù)的方法? 1. ?查看日志與執(zhí)行計劃? ?Hive日志?：啟用詳細日志（hive -hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console），檢查任務(wù)執(zhí)行階段的耗時。 ?EXPLAIN命令?：通過EXPLAIN [FORMATTED] <query>生閱讀全文

posted @ 2025-04-27 16:48 業(yè)余磚家閱讀(121) 評論(0) 推薦(0)

2025年4月25日

數(shù)據(jù)倉庫搭建從0到1

摘要：數(shù)據(jù)倉庫的搭建需要遵循分層架構(gòu)設(shè)計，以保障數(shù)據(jù)清晰性、可維護性和高效性。以下是基于 ODS、DWD、DIM、DWS、ADS 五層架構(gòu)的搭建流程及每層核心要點：一、數(shù)據(jù)倉庫分層架構(gòu) 1. ODS（Operational Data Store，操作數(shù)據(jù)層）定位：數(shù)據(jù)倉庫的“原始數(shù)據(jù)池”，與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) 閱讀全文

posted @ 2025-04-25 22:42 業(yè)余磚家閱讀(497) 評論(0) 推薦(0)

騰訊大數(shù)據(jù)運維（交付）工程師面試題匯總

摘要： (1)、如何評估大數(shù)據(jù)項目的資源需求和成本？大數(shù)據(jù)項目資源評估方法：數(shù)據(jù)量評估：原始數(shù)據(jù)量及增長率數(shù)據(jù)保留周期數(shù)據(jù)副本數(shù)量(通常3副本) 計算資源評估：批處理作業(yè)的CPU/內(nèi)存需求流處理作業(yè)的并發(fā)需求機器學(xué)習(xí)任務(wù)的GPU需求高峰時段資源需求存儲資源評估：原始數(shù)據(jù)存儲需求中間結(jié) 閱讀全文

posted @ 2025-04-25 12:24 業(yè)余磚家閱讀(289) 評論(0) 推薦(0)

2025年4月23日

Hive性能調(diào)優(yōu)

摘要： Hive查詢緩慢是數(shù)據(jù)倉庫運維中常見的問題，可能由數(shù)據(jù)規(guī)模、查詢設(shè)計、資源配置等多方面因素導(dǎo)致。以下是常見原因及優(yōu)化手段的系統(tǒng)總結(jié)：一、數(shù)據(jù)層面原因 1. 數(shù)據(jù)量過大表現(xiàn)：全表掃描（如SELECT *）、大表未分區(qū)。優(yōu)化：分區(qū)裁剪：對表按時間/業(yè)務(wù)維度分區(qū)（如PARTITIONED BY 閱讀全文

posted @ 2025-04-23 21:10 業(yè)余磚家閱讀(206) 評論(0) 推薦(0)

2025年4月22日

FlinkSQL性能調(diào)優(yōu)

摘要：當(dāng)使用 FlinkSQL 或 BlinkSQL 進行開發(fā)時，雖然底層執(zhí)行引擎仍然是 Flink，但調(diào)優(yōu)的側(cè)重點與 DataStream API 有所不同。以下是針對 SQL 模式的系統(tǒng)化調(diào)優(yōu)方法：一、SQL 執(zhí)行計劃優(yōu)化 1. 執(zhí)行計劃分析 -- 查看邏輯執(zhí)行計劃 EXPLAIN PLAN FO 閱讀全文

posted @ 2025-04-22 19:25 業(yè)余磚家閱讀(110) 評論(0) 推薦(0)

FLink性能調(diào)優(yōu)

摘要：在使用FlinkSQL進行性能調(diào)優(yōu)時，需從執(zhí)行計劃、資源配置、狀態(tài)管理、數(shù)據(jù)傾斜處理等多個維度綜合優(yōu)化。以下是關(guān)鍵調(diào)優(yōu)方向及具體方法：一、資源配置與并行度優(yōu)化并行度設(shè)置根據(jù)數(shù)據(jù)源分區(qū)數(shù)（如Kafka分區(qū)數(shù)）設(shè)置并行度，確保資源充分利用。例如：SET 'parallelism.default' 閱讀全文

posted @ 2025-04-22 19:16 業(yè)余磚家閱讀(215) 評論(0) 推薦(0)

DataX的性能調(diào)優(yōu)

摘要：一、并發(fā)控制優(yōu)化 ?通道數(shù)調(diào)整? 根據(jù)數(shù)據(jù)源與目標(biāo)端硬件資源（CPU、內(nèi)存、IO），動態(tài)調(diào)整channel參數(shù)，避免過度并發(fā)引發(fā)資源爭搶。例如，MySQL到HDFS的同步任務(wù)，建議單機通道數(shù)不超過CPU核數(shù)的2倍。使用-Ddatax.job.channel=10命令行參數(shù)或配置文件全局設(shè)置通道數(shù)，閱讀全文

posted @ 2025-04-22 15:01 業(yè)余磚家閱讀(836) 評論(0) 推薦(0)

Linux&Shell面試知識點總結(jié)

摘要：一、Linux基礎(chǔ)命令 ?進程管理? 查看系統(tǒng)進程：ps aux、top/htop（實時監(jiān)控）殺死進程：kill -9 <PID>、pkill <進程名> ?文件操作? 查看文件尾部：tail -n 10 filename（末10行）實時監(jiān)控文件變化：tail -f filename 批量查找文閱讀全文

posted @ 2025-04-22 14:35 業(yè)余磚家閱讀(93) 評論(0) 推薦(0)

阿里云實時數(shù)倉Hologres性能調(diào)優(yōu)

摘要：一、?數(shù)據(jù)分布策略? ?分區(qū)分桶設(shè)計? 對高頻查詢字段（如時間、用戶ID）進行分區(qū)，結(jié)合PARTITION BY和DISTRIBUTE BY實現(xiàn)雙層剪枝，減少掃描數(shù)據(jù)量按業(yè)務(wù)需求選擇分桶列（如廣告ID、商品ID），確保數(shù)據(jù)均勻分布，避免熱點問題。 ?Shard數(shù)調(diào)整? Shard數(shù)決定并行度，過少閱讀全文

posted @ 2025-04-22 14:07 業(yè)余磚家閱讀(114) 評論(0) 推薦(0)

業(yè)余磚家

沒有比人更高的山，沒有比腳更長的路。

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