很多同学问我为什么要发这些大数据前沿汇报？一方面是自己学习完后觉得非常好，然后总结发出来方便大家阅读；另外一方面，看这些汇报对你的面试帮助会很大，特别是面试前可以看看即将面试公司在大数据前沿的发展动向（我曾经就有过一次经历，面试网易云音乐前，我在B站看了一个网易云大佬分享的网易云实时数仓，刚好在面试的时候就碰见他了，最后反问环节就主动跟他说我看过他的汇报，然后还提出了自己的一些思考，面试官当场就说）蔚来汽车以下内容来自蔚来汽车Flink架构师的分享用户背景蔚来是一家全球化的智能电动汽车公司，于2014年11月成立。蔚来致力于通过提供高性能的智能电动汽车与极致用户体验，为用户创造愉悦的生活方式。...

面试官常问问题：你知道数据倾斜是什么吗？你知道如何判断任务是否发生数据倾斜吗？你知道如何定位数据倾斜吗？你知道如何优化数据倾斜吗？我相信你一定遇到过上述问题，可能一个甚至多个，不管面试官问你其中一个还是多个，你都可以按照我接下来的模板来进行回答。【文末有回答模板~】下面一篇文章教会你如何理解并且回答好这些问题1.数据倾斜是什么在进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜2.如何判断任务是否发生数据倾斜利用SparkUI平台，查看每个stage的...

推荐阅读文章列表：大数据开发面试笔记V4.0 || 面试聊数仓第一季 || 小白大数据学习路线一、Spark作业基本运行原理我们使用spark-submit 提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。Driver进程要做的第一件事情，就是向集群管理器申请运行Spark作业需要使用的资源，这里的资源指的就是Executor进程。YARN集群管理器会根据我们为Spark作业设置的资源参数，在各个工作节点上，启动一定数量的Executor进程，每个Executor进程都占有一定数量的内存和CPU core。在申请到了作业执行所需的资源之后，Driver进程就会开始调度和...

推荐阅读文章列表：大数据开发面试笔记V4.0 || 面试聊数仓第一季 || 小白大数据学习路线我相信大多数同学在面试的过程中经常会被问到：你可以介绍一下数仓的分层架构吗？你如果这样回答：可以，数仓一般分为ods、dwd、dim、dws、ads层，ods层负责数据接入，巴拉巴拉...那么这样并不会让面试官眼前一亮你如果这样回答：可以，我自己项目中的数仓是分为ods、dwd、dim、dws、ads层，我之前也看过大厂真实的数仓架构，分层思想基本都一致，比如美团外卖，他们分为ods、idl、cdl、mdl、adl，巴拉巴拉...（最后的时候你反问面试官：我感觉每家公司的数仓架构都基本一致，我想问一下...

推荐阅读文章列表：大数据开发面试笔记V4.0 || 面试聊数仓第一季 || 小白大数据学习路线我相信大多数同学在面试的过程中经常会被问到：你了解实时数仓吗？你如果这样回答：了解，实时数仓就是应对实时场景的数仓模型，巴拉巴拉...那么这样并不会让面试官眼前一亮你如果这样回答：了解，我之前虽然没有做过实时数仓的建设，但是我听过美团以及快手的实时数仓架构负责人的汇报，其中提到了离线实时数据一致性保障我非常感兴趣，巴拉巴拉...（最后的时候你反问面试官：你们公司的实时数仓和离线数仓是如何保证数据一致性的）那么这样回答一定会让面试官认为你是一个对技术有追求、爱学习、爱思考的同学以下内容来自美团实时数仓架...

我曾经面试过100+家公司，没有任何一家公司没有问过MapReduce的相关问题***由于我一直都是专注于大数据面试题的分享，所以我还是直接从面试问题出发来带大家了解MapReduce1. MapReduce的工作原理1.1 理论分析map阶段：首先通过InputFormat把输入目录下的文件进行逻辑切片，默认大小等于block大小，并且每一个切片由一个maptask来处理，同时将切片中的数据解析成<key,value>的键值对，k表示偏移量，v表示一行内容；紧接着调用Mapper类中的map方法。将每一行内容进行处理，解析为<k,v>的键值对，在wordCount案例...

推荐阅读文章列表：大数据开发面试笔记V4.0 || 面试聊数仓第一季 || 小白大数据学习路线 很多大厂的面试官都会问这种大数据量下如何计算的问题，所以大家提前准备好答题套路，吊打面试官1亿个整数中找出最大的10000个数 首先想到的就是全局排序，那么需要判断内存是否能够装的下？1*10^9*4B = 4GB，需要4G的内存，如果机器的内存小于4G，显然是不行的第二种方法就是分治法，将这1亿个数通过hash算法，分为1000份，每份100万个数据，找到每份数据中最大的10000个数，最后在100*10000中找出最大的10000个数，最大占用内存为 1000000*4B = 4...

推荐阅读文章列表：大数据开发面试笔记V4.0 || 面试聊数仓第一季 || 小白大数据学习路线 小明："完蛋了，故障被定了P1，今年白干了，没奖金了"我相信很多工作的同学都或多或少发生过P1故障，没发生过P1故障的同学，职业生涯还不够完美~今天就来回顾一下数据质量的一些理论实践，教会大家如何工作中避免P1故障~建议目前有找工作需求的在校大学生们认真看一看这篇文章，对你会有很大的帮助~1. 数据质量保障原则1.1 完整性定义：完整性是指数据的记录和信息是否完整，是否存在缺失的情况。数据的缺失主要包括记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失，两者都会造成统计结果不准确...

推荐阅读文章列表：大数据开发面试笔记V4.0 || 面试聊数仓第一季 || 小白大数据学习路线 很多人问我：三石兄，简历没什么亮点怎么办，模型优化除了知道mapjoin，其他啥都不知道，那么这篇文章就可以成为你在面试过程中跟面试官谈论的一个亮点！！！1.背景需求：统计8月每种商品类别的购买人数 select mer_type, count(distinct uid) from t -- 表t在100G左右 where dt between '20230801' and '20230831' group by mer_type 背景：这个任务跑了2h仍未跑出结果，就是因为count...

推荐阅读文章列表：大数据开发面试笔记V4.0 || 面试聊数仓第一季 || 小白大数据学习路线 一、前言快手海量hc！！！快手海量hc！！！快手海量hc！！！一点不夸张，业务发展迅猛，大量招人二、高频面试题总结1. 当数据量很大的时候，count(distinct uid)计算失败怎么办两种解决方案：采用group by将uid转换为bitmap存储，然后再求总数，不仅计算优化，对存储也优化（***）2. ClickHouse为什么快数据是基于列式存储的，这样对于列的聚合统计更加有优势多样化的表引擎，可以根据不同的需求选取不同的表引擎，比如replacingmergetree，s...

互联网越来越卷，建议大家尽早准备，多出去实习，秋招才有更多的机会！！！还不知道怎么学习大数据的，一定要看 我的大数据之路https://www.nowcoder.com/discuss/472719451583016960

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推荐阅读文章列表：大数据开发面试笔记V4.0 || 面试聊数仓第一季 || 小白大数据学习路线 一、前言阿里巴巴2024届校园招聘正式开启，注意1+6+N分开招聘，机会变多了冲起来，兄弟姐妹们，我帮大家整理好了大数据开发的高频面试题，希望对你有用！！！注意：以下仅涉及大数据开发的知识，并不是说面试只会问这些，一般还会问java和计算机基础的八股文二、高频面试题总结1. MapReduce Shuffle为什么要将数据写入环形缓冲区Map的输出结果是由collector处理的，每个Map任务不断地将键值对输出到在内存中构造的一个环形数据结构中。使用环形数据结构是为了更有效地使用内存...