第1章：链表的那些“相交”与“反转”戏码1.1 判断两个链表是否相交（字节跳动、货拉拉）问题背景：在面试中，判断两个单链表是否相交是个经典题目，常被字节、货拉拉等公司拿来考察你的链表操作能力。相交的意思是，两个链表在某个节点开始共享相同的节点。难点在于如何高效判断，并且还能优化性能。思路拆解：双指针法（优雅且高效）：想象两个链表像两条绳子，可能在某处“打了个结”。我们可以通过计算长度差，让长链表先“走几步”，然后同步遍历，判断是否相遇。这种方法直观，空间复杂度低。步骤：遍历两个链表，分别计算长度 lenA 和 lenB。让长链表的指针先走 |lenA - lenB| 步，抹平长度差。两个指针同...

数据仓库的概念及与数据库的区别是什么？（shein、大厂八股文、soul）数据仓库（Data Warehouse）是为支持决策分析而设计的面向主题（Subject-Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time-Variant）的数据集合。其主要目的是通过对大量历史数据的整理、整合、清洗和建模，为业务管理层、数据分析师等提供准确、全面、及时的决策支持。与传统数据库系统相比，数据仓库与数据库在多个方面存在本质差异：主要用途面向事务处理，如增删改查面向分析处理，如报表、统计、趋势分析等数据特征当前数据，实时性强历史数据，为分析提供...

Hadoop 的核心组件有哪些？各自的作用是什么？（脉脉、微信、银联）Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，旨在解决海量数据的存储与计算问题。其核心组件主要包括 HDFS（Hadoop Distributed File System）、YARN（Yet Another Resource Negotiator）、MapReduce 和 Hadoop Common。HDFS： 是 Hadoop 的分布式文件系统，主要用于大规模数据的可靠存储。NameNode： 管理元数据，如文件目录结构、文件与块的映射关系、块的副本信息等。DataNode： 实际存储数据块，周期性向 NameNode 汇报状...

Java 中四种引用（强引用、软引用、弱引用、虚引用）的区别是什么？（小鹏汽车、昆仑万维）在 Java 中，引用的强弱程度直接影响对象的垃圾回收行为。JDK 提供了四种不同级别的引用类型，它们从强到弱依次为：强引用、软引用、弱引用、虚引用。强引用（Strong Reference） 是 Java 最常见的引用类型，赋值方式如：Object obj = new Object();。只要一个对象存在强引用，就不会被垃圾回收器回收。特点：内存不足时，GC 也不会回收它。是默认的引用类型。只有将引用设为 null 后，对象才有可能被 GC 回收。软引用（SoftReference） 软引用可以用来实现...

第一章：Flink 是怎么跑起来的？——从入口点开始扒源码Flink 项目那么大，要看源码从哪儿开始？别慌，带你一点点扒。一般来说，我们提交一个 Flink 程序，大多是通过 StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment().execute() 这句熟得不能再熟的代码。那么我们今天就从这条链开始撸，看看底下藏了多少妖魔鬼怪。StreamExecutionEnvironment 背后是个啥？这货是用户入口类，不管你是写批的还是流的，基本都绕不过去它。我们直接看 getExecutionEnvironment() 这个方法： public s...

第1章：为什么流处理比你想象的更容易出错？在大数据世界里，批处理系统出错你可能丢点数据，流处理系统出错你可能彻底迷失自己。流数据是“流”的，就像河流不会为了你掉进水里而暂停一样，数据也不会等你重启系统、修Bug、喝口咖啡。我们必须承认一个现实：Flink这类实时计算系统，天然就容易出问题。那可怎么办？这时候容错机制就显得尤为关键了。说到容错，我们得回答两个问题：Flink 如何恢复出错的作业，让你最小化损失？在恢复后，它还能保证数据处理的一致性吗？这套教程，就是带你从底层理解 Flink 是怎么做到这两点的。如果你只停留在“知道有 checkpoint 就行”的阶段，那你迟早会被线上 bug ...

第一章：流处理的时间维度，究竟是怎么一回事？在批处理的世界里，时间好像并不重要。数据是一次性全部读取的，处理的顺序是确定的。但一进入流处理的领域，时间就变得特别关键，甚至可以说，流处理=数据+时间。而在Apache Flink这个强大的流处理框架中，时间的概念更是整个运行时引擎的基石。我们通常在流处理场景中，会涉及三种时间：事件时间（Event Time）：数据在实际发生时的时间戳（通常由设备或业务系统打上）。摄取时间（Ingestion Time）：数据进入Flink系统的时间。处理时间（Processing Time）：Flink所在机器当前的系统时间。为什么要区分这三种时间？举个简单的例...

先说说啥是存储过程吧。简单点讲，存储过程就是一组预先写好并存储在数据库里的SQL语句集合。你可以把它想象成一个封装好的小工具，里面装着一堆命令，调用一下就能执行一连串的操作，不用每次都手动敲SQL语句。它的“存储”是指这些代码直接存在数据库服务器上，而不是写在你的应用程序里；“过程”嘛，就是它能按顺序执行一系列逻辑，完成特定的任务。举个例子，假设你经常需要更新某个表的数据，还要顺便记录日志，如果每次都手动写SQL，那得多麻烦？有了存储过程，你只要写一次，之后直接调用就完事了，省时又省力。存储过程这东西并不是MySQL独有的，它的历史可以追溯到数据库发展的早期。早在上世纪80年代，关系型数据库开...

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...

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...

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...

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...

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...

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...