ClickHouse由俄罗斯搜索引擎公司Yandex开发，专为在线分析处理（OLAP）场景设计。它以极致的查询速度和高效的资源利用率著称，能够在单机或分布式环境下处理海量数据。相比传统的数据库系统，ClickHouse具备几个显著特点：首先，它采用列式存储结构，极大地提升了数据压缩率和查询性能，尤其适合需要频繁扫描大范围数据的分析任务。其次，ClickHouse支持分布式部署，能够通过多节点协作处理大规模数据集。此外，它还提供了丰富的聚合函数和向量化执行引擎，使得复杂查询的执行效率大幅提升。这些特性使得ClickHouse在日志分析、实时监控、用户行为分析等场景中得到了广泛应用。然而，正是因为...

在大数据面试，数据倾斜几乎是必问题。Doris是大数据后起之秀，越来越多面试官喜欢问Doris的问题。要深入探讨数据倾斜问题，首先需要了解Doris的核心架构和工作原理。Doris采用了分布式存储和计算分离的设计，主要由FE（Frontend）和BE（Backend）两大组件构成。FE负责元数据管理和查询解析，而BE则负责数据的存储和计算。数据在BE节点上以Tablet为单位进行分片存储，通过分桶（Bucketing）机制将数据分配到不同的节点上。这种设计初衷是为了实现数据的均匀分布和并行计算，但实际应用中，由于数据本身的特性或建表策略的不足，数据的分布往往难以达到理想的平衡状态。例如，当某个...

一、背景与基本概念分布式计算的魅力在于把任务分摊到多个节点，让大家齐心协力完成海量数据的处理。理想情况下，每个节点的工作量应该像秤砣一样平衡，效率才能拉满。可惜，现实总爱开玩笑，当数据分布不均时，某些节点就得扛起远超平均水平的担子，这就是所谓的数据倾斜。这问题尤其爱在MapReduce的Shuffle阶段冒头，导致部分Reduce任务忙得满头大汗，其他节点却闲得发慌，最终拖累整个作业的节奏，甚至让系统资源吃紧到崩溃。1.1 MapReduce框架快速回顾要搞懂数据倾斜，咱们先得把MapReduce的基本流程捋清楚。别担心，这不是枯燥的教科书式讲解，咱们用点通俗的语言来梳理：Map阶段数据以键值...

一、数据倾斜是个啥？别被它唬住简单来说，数据倾斜就是数据分布不均匀。在 Flink 中，这会导致某些子任务（Subtask）被大量工作塞满，而其他子任务却无所事事。这种情况可不是小问题，它会让作业效率直线下降，甚至导致系统崩溃。就好比在流水线上干活，某个工位堆满了货物，其他工位却空荡荡的，效率自然高不起来。数据倾斜的 “罪状” 清单单点瓶颈：某个 Subtask 忙不过来，拖慢了整条流水线。垃圾回收（GC）噩梦：数据量一大，内存压力飙升，GC 频繁运行。吞吐量暴跌：系统处理速度跟不上，数据堆积如山。延迟飙升：实时性难以保证。系统崩盘：极端情况下，TaskManager 直接失联，作业失败。它长...

在Spark分布式计算的世界里，数据倾斜是个让人头疼的老大难问题。简单来说，它指的是在并行处理任务时，数据分布不均衡，导致某些任务背负了过重的工作量，而其他任务却轻松得像在度假。这种失衡不仅拖慢了整体计算速度，还可能引发内存溢出甚至任务失败，严重影响Spark应用的性能和稳定性。一、数据倾斜是什么？它长啥样？在Spark的分布式环境中，数据倾斜（Data Skew）是个常见的“拦路虎”。它发生在数据分布不均时，某些分区或任务处理的数据量远超其他部分，导致负载失衡。想象一下，一个团队干活，大部分人几分钟就搞定任务，而一两个人却要加班到深夜——这就是数据倾斜的真实写照。典型表现数据倾斜的“症状”其...

在当今这个数据驱动的时代，应用的性能和可靠性直接决定了用户的体验和企业的成败。无论是电商平台在双十一的秒杀活动，还是社交媒体实时推送用户动态，亦或是金融系统的高频交易，背后都需要一个快速、稳定且能够支撑海量请求的数据库系统。而Redis，作为一种高性能的内存数据库，正是在这样的背景下崭露头角，成为现代分布式系统架构中不可或缺的一环。它的设计理念和功能特性让开发者能够轻松应对高并发场景，同时也为系统的扩展性和可用性提供了强有力的支持。Redis，全称是Remote Dictionary Server，最初由Salvatore Sanfilippo在2009年开发，旨在解决传统数据库在高并发场景下...

在面试最高兴的是面试完，当场说录取了谈薪资，不过更多时候是遇到面试官说“等通知”。如果是比较有希望的面试，面试官又没说等多久时，可以有礼貌问请问一般最长等到什么时候，这样心理就有个底。如果当时没说等清楚的，结果等了好几天都没消息，心里肯定急得跟热锅上的蚂蚁似的。但别心急，这种情况太常见了。公司可能还在面其他人，或者内部流程拖沓，甚至HR忙得脚不沾地。你急也没用，先稳住心态，别自己吓自己。之前我同学面试阿里时，等最后的Offer就是等了几周。追问？得看时机要不要主动追问？得看情况。如果面试官明确说了“一周内给答复”，结果超时了，那完全可以礼貌地问一问。但如果才过两三天，建议再等等。追得太紧，反而...

一、高薪的诱惑与996的代价先说说第一种选择：年薪20万，但得996。啥叫996啊？就是每周干6天，每天从早上9点熬到晚上9点，12小时的工作时间，强度大得让人咋舌。这种模式在互联网公司里挺常见。钱多，真香！年薪20万，听着就让人心动。尤其在大城市，这钱能让你日子过得挺滋润，租个像样点的房子，吃点好的，偶尔还能出去浪一圈。对于刚起步的年轻人来说，这简直是快速攒钱的好机会，几年下来可能就攒出一套房首付了。但代价也不小不过，996可不是闹着玩的。每天12小时，6天连轴转，留给自己的时间基本为零。周末想睡个懒觉？想都别想。长期这么搞，身体扛不住是迟早的事，心理上也容易崩。健康这东西，没了钱可买不回来...

大数据新技术层出不穷，如果简历只写会用 Hive、会跑 MapReduce，这就跟不上时代发展，下面从几个招聘热门细分领域，给简历的模板。一、大数据开发应届生简历示例 1（实时数仓方向）个人优势作为一名大数据开发方向的应届毕业生，我具备扎实的计算机基础与较强的工程实践能力。首先，我在本科及研究生期间系统学习了分布式系统、数据库系统、云计算与大数据处理等核心课程，并通过多个实践项目熟悉了Flink、Spark、Kafka、Hudi、ClickHouse等主流大数据技术栈。其次，我在实习期间完成的多个项目均强调数据实时处理与可视化，能够快速从需求抽象到系统设计，并在有限时间内实现端到端的落地。第三...

一、什么是 Hive 数据倾斜？定义与表现定义在 Hive 中，数据倾斜指的是数据在分区或键值上的分布严重不均，导致某些分区或键承载的数据量远超平均水平。这种不平衡会直接影响 MapReduce 任务的执行效率，尤其是在 Reduce 阶段，少数任务可能需要处理巨量数据，而其他任务却几乎无事可做。说得更直白点，想象你在分担工作：本来应该大家平摊，结果有个人揽了 90% 的活，其他人却闲着。这种场景在 Hive 里就是数据倾斜 —— 某些 Reduce 任务成了 “苦力”，拖慢了整个查询。表现形式数据倾斜的 “症状” 很明显，稍微留心就能发现：查询执行缓慢：本来几分钟能搞定的查询，可能拖到几小时...

在大数据运维的日常工作中，集群规模的不断扩大和业务逻辑的日益复杂，让手动检查每个服务器的Hadoop分布式文件系统（HDFS）状态、磁盘空间使用情况以及清理日志文件变得异常繁琐。更别提人为操作还容易出错，稍不留神就可能引发问题。面对这种情况，自动化不再是“锦上添花”，而是“雪中送炭”。本文分享自己在企业生产系统，利用强大的JSch库，打造一个远程监控和自动清理工具，专门针对CDH（Cloudera Distribution of Hadoop）集群中的HDFS节点，实时检查磁盘空间，并在必要时清理日志文件，释放宝贵的存储空间。为什么需要自动化监控和清理？想象一下，你负责一个有几十台甚至上百台服...

我就遇到这种情况，那年我还是应届生，上司是后来才来的，非科班出身的，他写的代码bug比我们多，也没有统筹安排，我们三人写的UI控件风格不统一。我都没有想越级表现，上司就想裁我（没有得罪过他，可能就是比他先入职），还有大boss不允许。越级表现：亮出你的爪子，值不值得？要是你天生是个不甘平庸的主儿，发现上司能力平平，估计早就手痒痒，想直接冲上去露一手了。越级表现的好处显而易见——你能让大老板或者更高级别的领导瞧见你的本事。职场这地方，有时候就是个大舞台，谁演得精彩，谁就容易被记住。比方说，公司有个项目卡住了，上司在那挠头，你一出手，思路清晰，方案靠谱，直接把事儿摆平了。大佬们眼睛一亮，心想：“哟...

在找工作中，“你为什么离开上一份工作？”几乎每次面试都会问起。有时候为了让答案显得“完美”，会精心设计一番说辞，比如“我追求更大的发展空间”或者“公司战略调整，与我的职业规划不符”。面试官问离职原因，有可能原本只是问一下，听一下觉得合理就过去了。太精心包装，就像无事献殷勤一样，有时反而让面试官怀疑，进一步追问。几年前，我自己就踩过这个坑。那时我刚从一家初创公司离职，原因是团队管理混乱，老板今天一个想法，明天又推倒重来另一个想法，项目推进像在泥潭里挣扎。可当我坐在面试桌前，面对“你为什么离开？”这个问题时，我说：“上一份工作让我学到很多，但我觉得那家公司的发展速度跟不上我的职业预期，想寻找更有挑...

一、为什么要重视数据质量监控？数据仓库汇集多源系统海量数据，经ETL为下游提供支持。但源系统不稳定、ETL异常或人为失误可致数据质量问题。若不及时处理，问题将不断扩大，影响业务决策。示例：订单ID重复会使收入统计翻倍。数据同步失败将导致分析链条缺失关键环节。电话号码格式混乱等字段值不规范会使下游应用报错。数据质量是数据仓库的生命线，监控和处理是保障生命线畅通的关键。接下来从多维度剖析监控与优化。二、数据质量的核心维度在数据仓库领域，业界从以下维度衡量“高质量数据”：准确性（Accuracy）：数据应真实反映业务场景，不存在错误或异常值。完整性（Completeness）：数据要齐全，无记录或字...