**深度拆解：宽依赖下 Spark 与 MapReduce Shuffle 数据流动** 🚀 在大数据处理中，**Shuffle** 是连接计算阶段的关键环节，尤其在**宽依赖**（如 `groupByKey`、`join`）场景下，数据需跨节点重分布，性能挑战极大。本文对比 **Spark** 和 **MapReduce** 的 Shuffle 机制，揭秘优化逻辑！ ### **1. MapReduce：保守的磁盘王者** 💾 MapReduce 的 Shuffle 严格依赖磁盘： - **Map 阶段**：数据按分区排序后写入磁盘，生成**中间文件**。 - **Reduce 阶段**...

来还愿了

家人们，这个可信吗

最近在辅导同学准备春招/实习时，发现很多同学项目都写了埋点监控。埋点看似简单，because你调用个sdk，跟fetch一样用但是众所周知，带厂就喜欢搞花里胡哨的问法，不仅可以涉及具体的技术实现（如 sendBeacon、IntersectionObserver），更考验你对 业务的理解（埋什么）、对 性能的权衡（何时发）、对 数据准确性 的保障（如何不丢数据）以及 系统设计 的能力（如何设计一个SDK）。这份总结将带你从浅入深，逐一击破这些考点。1. 基础概念与价值 (What & Why)面试官会先从基础问题入手，判断你是否理解埋点的核心目的。什么是前端埋点？你为什么要做埋点？考察...