数据仓库为什么要分层
概述 在企业数字化转型过程中，数据仓库作为支撑业务决策的重要基础设施，承载着海量的业务数据。然而，如果将所有数据都放在一个层级中处理，就像把生产车间、仓储区和展示厅混在一起，必然会造成混乱。因此，数据仓库需要分层设计，就像建造一栋大楼需要设计不同的楼层一样，每一层都有其特定的功能和作用。 典型的数据仓库分层架构 根据数据处理的逻辑步骤，典型的数据仓库分为以下几个层次： 1. ODS层（原始数据层） 功能定位：
数仓知识点
29 篇文章 — 数据仓库知识点整理
大数据面试题—Spark
1. 简述什么是Spark ？ Spark 是一个开源的大数据处理框架，它被设计来进行高速度、通用性和易用性的大规模数据处理。Spark 最初由加州大学伯克利分校的AMPLab 开发，后来成为Apache软件基金会的顶级项目。 Spark 的主要特点包括： 1. 快速性：Spark 使用了内存计算技术，相较于Hadoop的MapReduce，它能更快地处理大规模数据集。这是因为MapReduce在数据处理过程中频繁地将中间结果写入磁盘，而Spark尽可能地将数据保留在内存中处理，
MapReduce Shuffle机制详解
什么是Shuffle？ Shuffle是MapReduce框架中最核心也是最复杂的阶段，它发生在Map阶段和Reduce阶段之间。简单来说，Shuffle就是将Map任务的输出数据重新分发给相应的Reduce任务的过程。 为什么需要Shuffle？ 想象一个词频统计的场景： * 多个Map任务处理不同的文档片段，每个Map都会输出(word, count)键值对 * 但同一个单词可能出现在不同的Map输出中 * 我们需要将相同key的数据汇聚到同一个Reduce任务中进行合并计算 这就是Shuffle存在的意义：数据的重新分发和聚合。 Shuffle的详细流程 1. Map端的Shuffle（Map-side
Hadoop数据仓库知识点整理
Hadoop大数据仓库完整知识点详解 知识点1：集群的最主要瓶颈 ⭐⭐⭐ 核心结论 磁盘IO是集群的最主要瓶颈 详细分析 为什么是磁盘IO？ 1. 硬件性能对比 * CPU运算速度：GHz级别（10^9次/秒） * 内存访问速度：纳秒级别（10^-9秒） * 网络传输速度：Gbps级别
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[数据仓库面试题] 精炼和内容增强
本文档是在《数据仓库面试题》基础上进行的精炼和内容增强，旨在提供更具深度和实操性的数据仓库面试准备及项目理解参考。增加了针对复杂面试题的解答思路提示，并优化了项目案例的呈现结构。
