随着公司希望从数据中获取更多信息，数据工程师的需求量如此之大也就不足为奇了。 在当今快节奏的数字化环境和人工智能的快速崛起中，数据已成为许多企业的命脉。 随着公司依靠数据的力量来推动决策，对熟练数据工程师的需求猛增——以至于它被列入了领英 2023 年新兴职业名单 。 因此，无论您是经验丰富的数据工程师还是渴望进入该领域，以下是 2023 年最需要的数据工程技能： 11 项最重要的数据工程技能 1.数据基础设施 扎实的数据基础设施知识是每个数据工程师岗位的基础。了解数据存储系统、
Spark 包含两种不同类型的共享变量 - 一种是广播变量 ，另一种是累加器 。 💡广播变量 - 用于有效地分发大值。累加器 - 用于聚合特定集合的信息。 广播变量 广播变量允许程序员在每台机器上缓存一个只读变量，而无需在任务中传递副本。例如，它们可以高效地为每个节点提供一份大型输入数据集的副本。Spark 还尝试使用高效的广播算法来分发广播变量，以降低通信成本。 Spark
Spark 应用程序使用 spark-submit 命令，用于在集群上部署 Spark 应用程序。它通过统一的接口使用所有相应的集群管理器。因此，您无需为每个集群管理器配置应用程序。 例子 让我们使用之前使用过的 Shell 命令来举例，进行字数统计。这里，我们将其视为一个 Spark 应用程序。 示例输入
Spark Core 是整个项目的基础。它提供分布式任务调度和基本 I/O 功能。Spark 使用一种称为 RDD（弹性分布式数据集）的专用基础数据结构，它是跨机器分区的数据的逻辑集合。RDD 可以通过两种方式创建：一是引用外部存储系统中的数据集；二是对现有 RDD 应用转换（例如
步骤 1：验证 Java 安装 Java 安装是安装 Spark 的必需步骤之一。请尝试以下命令来验证 JAVA 版本。 $java -version 如果您的系统上已经安装了 Java，您将看到以下响应 - java version
弹性分布式数据集 RDD（弹性分布式数据集）是 Spark 的基础抽象：它是只读、不可变的分区化集合，数据分布在集群的不同节点上，可被并行处理。RDD 支持两类操作： * Transformation（转换）：基于现有 RDD 描述新的 RDD（惰性，不立刻执行）
各行各业都在广泛使用 Hadoop 来分析其数据集。原因在于 Hadoop 框架基于简单的编程模型（MapReduce），能够提供可扩展、灵活、容错且经济高效的计算解决方案。这里主要关注的是处理大型数据集时保持速度，包括查询之间的等待时间和运行程序的等待时间。 Spark 由 Apache 软件基金会推出，用于加速 Hadoop 计算软件的运行过程。 与普遍的看法相反，
系统化、易理解的方式讲清 Shuffle 的原理—实现—调优—排错—实战全链路；
面向读者：校招生 / 0–1 年工作经验 达成目标： * 搞懂 Broadcast Hash Join / Sort‑Merge Join / Shuffle Hash Join 的原理、触发与适用场景 * 会用 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 与 Join Hints 影响策略 * 打开 AQE（Adaptive Query Execution）解决倾斜与分区不佳 * 能读懂 EXPLAIN FORMATTED 与 Spark UI 指标；复现可跑实验
面经 1 先进行自我介绍 2 说一下离职原因 3 目前主要做的什么业务 目前你们这边都有啥业务过程4 平时工作中有没有遇到数据倾斜，怎么实际处理的，除了这种方式5 看你做了实时，实时任务用的啥平台和技术6 olap引擎索引有哪些，平时用的最多的是哪个 7 做个题目，将连续登录3天起步的商户找到 8 有什么要找我这边了解的
题目 1.自我介绍 2.挑一段你觉得收获最大的实习经历聊聊吧。比如当时做的业务是什么，技术用在了什么场景，最后有没有一些具体的指标来衡量效果? 3.我们来聊聊数仓吧，为什么要对数据仓库进行分层设计? 4.Hive里的视图(View)用过吗?它主要是解决什么问题的? 5.Hive的分区和分桶，能讲讲它俩的区别和各自的应用场景吗? 6.
Snowflake 面试在考察深度、广度及工程经验上都较为全面。总结了三大主要问题及其考察点，并给出了详细的参考答案和答题要点提示。通过理解三层架构及其优势、掌握针对大数据查询的优化策略、熟悉实时数据管道设计方案，并准备常见的数据结构和算法题。
题目来源于网络，答案是小万本人整理~
篇全面的技术文章，带你系统性地掌握 Kafka 的核心世界。
1. 引言：Spark 演进的核心一步 从弹性分布式数据集（RDD, Resilient Distributed Dataset）到 DataFrame/Dataset 的演进，是 Apache Spark 发展史上最关键的变革之一。这一转变不仅是 API 的简单升级，
1. 引言：驾驭数据流的时间维度 1.1 流处理的核心挑战 在无界数据流（Unbounded Data Streams）的世界中，数据永不停歇，事件纷至沓来。这种连续性带来了独特的挑战：单个数据点往往意义有限，其价值必须在特定的上下文中才能显现。而“时间”，正是赋予数据上下文和意义的关键维度。无论是统计一分钟内的交易额，
1. 深深深挖简历 -— 答案略 2. 14亿数据，uid，amt金额，全局排序思路:金额中位数分区，金额分区 3. 英文文章，统计a的次数 4. Java exception 见过吗 5. Hive
1. 引言：开启流处理新范式 Flink 简介与定位 Apache Flink 是一个为有界和无界数据流提供有状态计算的开源流处理框架。自诞生以来，Flink 凭借其高吞吐、低延迟、高可用性的核心优势，在实时计算领域占据了举足轻重的地位。它不仅仅是一个流处理引擎，更是一种全新的数据处理哲学。 核心议题引入 要真正理解 Flink 的强大之处，
1. 引言 (Introduction) 1.1 Spark的诞生与演进 在大数据处理的浪潮中，Apache Spark 已成为事实上的标准计算引擎。它最初于2009年在加州大学伯克利分校的AMP实验室诞生，旨在克服传统Hadoop MapReduce框架在迭代计算和交互式数据分析方面的性能瓶颈。MapReduce基于磁盘的计算模型导致了大量的I/O开销，而Spark则通过引入基于内存的计算，将处理速度提升了几个数量级。2014年，Spark成为Apache软件基金会的顶级项目，并凭借其卓越的性能和通用性，
1. 拷打项目 -— 略 2. 有什么高吞吐写入的组件(doris，ck。。) 3. 为什么支持高吞吐呢(LSM，写缓存，多节点) 4. clickhouse不适合哪些场景(join，高频微批写入，高qps) 5. clcikhouse和doris适合点查吗，
1. 完整数仓的搭建流程 2. 一个spark任务2,3h执行，stage id 优化方案 3. ods接入的交易系统数据质量差，通过dwd层进行过滤，怎么解决？ 4. 慢节点 5. rss 6. clickhouse和doris的区别、使用性能上的差异 7.
1. 计网:TCP3次握手，4次挥手 2. hive2server0 3. yarn的工作流程 4. 数据倾斜。 5. Spark 和 Hive 的区别 6. Yarn on client 和yarn
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HBase 作为一个面向列的、分布式的、可伸缩的 NoSQL 数据库，被设计用于在商用硬件集群上处理海量（PB 级别）的稀疏数据。其核心价值在于能够对庞大的数据集提供实时的随机读写能力。要充分发挥 HBase 的性能，深刻理解其内部数据流转机制至关重要。本文旨在深入剖析 HBase 最核心的生命线——读写流程，从一个客户端请求的发起，
