业余砖家

2025年4月27日

摘要： Hive 的执行原理基于将类 SQL（HQL）查询转换为分布式计算任务（如 MapReduce、Tez 或 Spark），并通过元数据管理实现数据与计算的解耦。以下是其核心原理的详细分析：一、Hive 执行流程 ‌查询提交与解析‌ 用户通过 CLI、JDBC 或 Web UI 提交 HQL 查询阅读全文

posted @ 2025-04-27 16:53 业余砖家阅读(134) 评论(0) 推荐(0)

Hive慢任务的定位和优化

摘要： ‌一、定位Hive慢任务的方法‌ 1. ‌查看日志与执行计划‌ ‌Hive日志‌：启用详细日志（hive -hiveconf hive.root.logger=DEBUG,console），检查任务执行阶段的耗时。 ‌EXPLAIN命令‌：通过EXPLAIN [FORMATTED] <query>生阅读全文

posted @ 2025-04-27 16:48 业余砖家阅读(121) 评论(0) 推荐(0)

2025年4月25日

数据仓库搭建从0到1

摘要：数据仓库的搭建需要遵循分层架构设计，以保障数据清晰性、可维护性和高效性。以下是基于 ODS、DWD、DIM、DWS、ADS 五层架构的搭建流程及每层核心要点：一、数据仓库分层架构 1. ODS（Operational Data Store，操作数据层）定位：数据仓库的“原始数据池”，与业务数据阅读全文

posted @ 2025-04-25 22:42 业余砖家阅读(490) 评论(0) 推荐(0)

腾讯大数据运维（交付）工程师面试题汇总

摘要： (1)、如何评估大数据项目的资源需求和成本？大数据项目资源评估方法：数据量评估：原始数据量及增长率数据保留周期数据副本数量(通常3副本) 计算资源评估：批处理作业的CPU/内存需求流处理作业的并发需求机器学习任务的GPU需求高峰时段资源需求存储资源评估：原始数据存储需求中间结阅读全文

posted @ 2025-04-25 12:24 业余砖家阅读(284) 评论(0) 推荐(0)

2025年4月23日

Hive性能调优

摘要： Hive查询缓慢是数据仓库运维中常见的问题，可能由数据规模、查询设计、资源配置等多方面因素导致。以下是常见原因及优化手段的系统总结：一、数据层面原因 1. 数据量过大表现：全表扫描（如SELECT *）、大表未分区。优化：分区裁剪：对表按时间/业务维度分区（如PARTITIONED BY 阅读全文

posted @ 2025-04-23 21:10 业余砖家阅读(203) 评论(0) 推荐(0)

2025年4月22日

FlinkSQL性能调优

摘要：当使用 FlinkSQL 或 BlinkSQL 进行开发时，虽然底层执行引擎仍然是 Flink，但调优的侧重点与 DataStream API 有所不同。以下是针对 SQL 模式的系统化调优方法：一、SQL 执行计划优化 1. 执行计划分析 -- 查看逻辑执行计划 EXPLAIN PLAN FO 阅读全文

posted @ 2025-04-22 19:25 业余砖家阅读(109) 评论(0) 推荐(0)

FLink性能调优

摘要：在使用FlinkSQL进行性能调优时，需从执行计划、资源配置、状态管理、数据倾斜处理等多个维度综合优化。以下是关键调优方向及具体方法：一、资源配置与并行度优化并行度设置根据数据源分区数（如Kafka分区数）设置并行度，确保资源充分利用。例如：SET 'parallelism.default' 阅读全文

posted @ 2025-04-22 19:16 业余砖家阅读(208) 评论(0) 推荐(0)

DataX的性能调优

摘要：一、并发控制优化 ‌通道数调整‌ 根据数据源与目标端硬件资源（CPU、内存、IO），动态调整channel参数，避免过度并发引发资源争抢。例如，MySQL到HDFS的同步任务，建议单机通道数不超过CPU核数的2倍。使用-Ddatax.job.channel=10命令行参数或配置文件全局设置通道数，阅读全文

posted @ 2025-04-22 15:01 业余砖家阅读(814) 评论(0) 推荐(0)

Linux&Shell面试知识点总结

摘要：一、Linux基础命令 ‌进程管理‌ 查看系统进程：ps aux、top/htop（实时监控）杀死进程：kill -9 <PID>、pkill <进程名> ‌文件操作‌ 查看文件尾部：tail -n 10 filename（末10行）实时监控文件变化：tail -f filename 批量查找文阅读全文

posted @ 2025-04-22 14:35 业余砖家阅读(90) 评论(0) 推荐(0)

阿里云实时数仓Hologres性能调优

摘要：一、‌数据分布策略‌ ‌分区分桶设计‌ 对高频查询字段（如时间、用户ID）进行分区，结合PARTITION BY和DISTRIBUTE BY实现双层剪枝，减少扫描数据量按业务需求选择分桶列（如广告ID、商品ID），确保数据均匀分布，避免热点问题。 ‌Shard数调整‌ Shard数决定并行度，过少阅读全文

posted @ 2025-04-22 14:07 业余砖家阅读(113) 评论(0) 推荐(0)

没有比人更高的山，没有比脚更长的路。

公告