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数据倾斜最新视觉报道_数据倾斜的原因及解决办法(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

数据倾斜

ETL面试必备：如何轻松应对数据难题？ 𐟌Ÿ在现代企业中，ETL（Extract, Transform, Load）已成为数据集成的核心。它负责从不同来源收集、清洗并转化数据，为企业提供有价值的商业洞察。对于数据工程、数据架构或数据分析岗位来说，掌握ETL技术是必不可少的。 𐟔如果你正在准备面试这些岗位，以下是一些建议的ETL面试题： 𐟔基础ETL概念：测试你对ETL流程的认知，包括提取、转换和加载的基本步骤。 𐟔数据处理难题：探讨如何处理数据倾斜、增量加载等问题，以及如何优化ETL流程的性能。 𐟔实战经验：通过解决实际数据问题，展示你能够处理复杂数据情境的能力。 𐟒ᩀš过深入理解和练习这些问题，你可以展现出不仅熟悉ETL工具，还能在遇到技术挑战时提供创新解决方案的能力，从而在面试中脱颖而出。

莉莉丝二面凉经：项目了解不够，仍需努力这次的面试真是让人又爱又恨。面试官问的问题还挺多的，但最后还是觉得我对项目的了解还不够深入，真是让人心酸啊𐟘⣀‚ 数据倾斜与处理速度 𐟓Š 首先，面试官问了我关于数据倾斜的问题，我尝试着解释了一下，但感觉解释得还不够透彻。接着，他又问了数据处理速度很慢怎么办？我愣了一下，然后开始胡乱扯了一些可能的解决方案。 Spark和Hive的使用场景 𐟐ﰟ 然后，面试官开始问我关于Spark和Hive的使用场景。我回答了一些基本的概念，但感觉还不够深入。接着他又问了YARN的使用场景和如何用YARN监控数据处理系统的指标。我回答了一些基本的监控方法，比如通过特定端口记录历史操作信息，然后面试官说也可以通过爬虫爬取这些端口信息来获取系统指标并进行监控和告警。数仓和数据集市的区别 𐟏�“ˆ 接下来，面试官问了我数仓和数据集市的区别。我尝试着解释了一下，但感觉还是没有完全回答到位。然后他又问了mapreduce的过程，我简单介绍了一下。其他问题 𐟤” 最后，面试官问了一些其他的小问题，比如对埋点的了解和对业务模式的理解。我尽量回答得全面一些，但感觉还是没有完全回答好。业务模式与游戏理解 𐟎œ€后，面试官还问了我对《剑与远征》的了解和对游戏模式的理解。我简单介绍了一下，但感觉还是没有完全回答好。总的来说，这次面试还是有一些收获的，但也让我看到了自己还有很多需要改进的地方。希望下次能表现得更好吧！𐟒ꀀ

如何快速增加引用？DIY攻略分享 𐟓ˆ 引用这件事，真的是让很多人头疼。周期长、增长慢，还不好涨。作为一个AI相关的博主，我见过有人发了30个引用就不过退款，保险起见，50个应该够用吧。下面分享一些关于引用的基本情况和注意事项，希望能帮到大家。引用增长的基本情况 𐟓Š 首先，大家要明确一点：大多数文章靠自然增长是基本不可能的，非常非常慢。我之前看了最近几年的顶会文章，发现绝大多数也没什么引用。对于我们这种非专业、发水文的人来说，自然增长基本可以放弃，只能寻求各方帮助来增加引用。互引是很正常的现象，很多phd实验室之间、开会期间都会互相引用一下，大家心照不宣。引用的注意事项 ⚠️ 自引比例：一定要控制自引的比例，最好不要超过20%。这个数据来源于一家律所，具体哪家记不清了。互引比例：互引比例也要控制，具体建议没有查到。引用内容：不能全部都是背景叙述，否则可能遭受RFE（Request for Evidence），会被质疑文章没有国家利益，只是作为背景说明。正面积极作用：引用要强调正面积极的作用，例如对于本文的模型结构、损失函数、数据倾斜处理等有作用，不能只是作为背景或者负面背景（比如xxx做了xxx，做的很差，本文提出了优化）。风险引用：群内有朋友提醒不要做俄罗斯乌克兰的期刊的引用，可能有风险。我也碰到过卖这个引用的，量大便宜还快，但最好还是不要增加风险。增加引用的方式 𐟓ˆ 自引：可以增加引用，但比例不能过高，否则不好证明论文工作价值。互引：尽可能避开互引。有人提议可以三方轮流引用避开互引，但不清楚是否会被质疑或者查证。独立引用：多人轮流引用应该可以，最好避免成环。地坛发帖：很多人需要引用和被引用。注意避免不还引用这种情况，我碰到过很多次了。希望这些小技巧能帮到大家快速增加引用！如果你有其他好方法，欢迎分享哦！𐟘Š

【美联储会按下降息暂停键吗？今晚关键时刻来临！】财联社10月10日讯，如果在非农火爆的同时通胀再度有所抬头，那么美联储在年底最后两次会议上，跳过某次会议降息的可能性就将进一步攀升。那么，定于北京时间今晚八点半公布的美国9月CPI数据，究竟会表现如何呢？在美联储关注重心向就业数据倾斜的背景下，通胀数据可能已经决定不了美联储在某次会议上究竟是降息25个基点还是50个基点，但是在美联储究竟是否还要降息的话题上，通胀数据依然具有至关重要的话语权。此外，大摩预计服务业通胀将放缓，主要是因为住房通胀率回落。

华为产品数据工程师秋招面试攻略 𐟓– 大家好，今天来分享一下我在华为产品数据工程师秋招的全过程，希望能给正在准备面试的小伙伴们一些参考。𐟓ˆ 第一轮技术面：业务契合度大考验 𐟧 第一轮面试主要是和接收简历的业务小组进行，时间大概50多分钟。面试官主要考察你和他们的业务方向是否契合。面试内容如下：自我介绍：简要介绍自己的背景和实习经历。编程题：给定一个二进制数组和一个整数k，如果可以翻转最多k个0，则返回数组中连续1的最大个数。由于我编程基础比较薄弱，面试前刷的算法题也不多，第一遍写完后交给面试官，面试官说不太对，又给了我些提示，才勉强写出来。数据倾斜问题：Hive中出现数据倾斜的解决办法。 AB测试：结合实习项目谈谈做的AB测试，怎么做得AA测试？目的是啥？统计学方法：谈谈你在实习中常用到的统计学方法。开发改进：你在实习中对开发工作做了哪些改进？岗位区别：数据开发与数据分析这两个岗位有啥区别？职业规划：将来的一个职业规划是啥样的？第二轮技术面：同部门不同小组的交流 𐟤 第二轮面试一般是同部门不同小组的面，时间大概40多分钟。面试内容如下：自我介绍：再次简要介绍自己。编程语言：平时实习中写什么语言比较多？学习计划：最近在学什么东西？数据库索引：谈谈数据库中的索引。实习项目：谈谈实习项目中主要做的工作，然后就着项目追问了下去，问了很多实现细节。项目验证：怎么验证你做得项目带来的成果？算法题：力扣上的简化路径题。给我一个path，表示指向某一文件或目录的Unix风格绝对路径，请你将其转化为更简洁的规范路径。我第一遍没写对，面试官给了提示才勉强写出来。第三轮综合面：大领导的综合考察 𐟑€ 第三轮面试一般是部门大领导面，时间比较开放，基本是我料到啥面试官就着啥继续聊，主要是看你的性格和综合素质。面试内容如下：自我介绍：再次简要介绍自己。实习困难：实习中遇到什么困难，咋解决的？与人沟通上有没有遇到啥困难？烦心事：最近有没有烦心事？闲暇时间：平时闲下来会干啥？最近闲下来在干啥？（我回答了在小破站上看一个UP主的视频，面试官又追问了我的感悟之类的）团队贡献：在实习中为团队做了哪些贡献？未来发展：未来会在哪里发展，可不可以接受去上海？反问环节：问了面试官觉得我是个咋样的人，面试官回答内心阳光，但有点紧张，叫我不要紧张。总结与心得 𐟓 总的来说，这次华为的产品数据工程师面试还是比较有挑战性的，但也很收获满满。希望我的分享能帮到正在准备面试的小伙伴们！祝大家都能拿到心仪的offer！𐟎‰

中信银行大数据中心秋招面经分享 𐟌Ÿ今天给大家带来中信银行大数据中心秋招的面经分享！如果你也在准备秋招，希望这篇面经能对你有所帮助，记得点赞关注哦！✨ 1⃣ 一面：11月9日，15分钟，四位面试官。自我介绍由于本科读的是信息与计算科学专业，研究生是数学专业，面试官问了我为什么跨专业，我解释了一下。（其实都是数学专业）在学校用Python做过的项目，项目中标签是怎么判断的，特征有哪些，为什么不使用xgboost？深拷贝和浅拷贝的区别？numpy库和scipy库的区别？具体函数的写法。聚合索引和非聚合索引的区别，索引的原理。数据倾斜遇到过吗？怎么处理？数据分桶怎么做，代码怎么写的？逻辑回归的损失函数是什么，写一下表达式。损失函数为什么不使用MSE？损失函数是凸的还是凹的？逻辑回归的原理，损失函数怎么计算。介绍一下kmeans，xgboost和gbdt的区别。了解Spark吗？ 2⃣ 技术考察：11月15日，私信发真题。 3⃣ 人力终面：11月17日，10分钟。一分钟自我介绍，主要是学习和生活，项目可以不用说，人力听不懂。六级成绩、担任的班干部、学术竞赛、奖项情况。自己的特长，加入的社团情况。自己的缺点和不足。告诉我录用你的理由。目前手中的offer情况，投递了哪些其他单位，有没有投递四大行。 ✨希望这篇面经能对正在准备秋招的小伙伴们有所帮助，祝大家都能顺利拿到心仪的offer！𐟒Œ

𐟚넅转行常见误区大揭秘！ 𐟔 从DA成功转行DE的旅程中，有些误区是新手常常会踩的。避开这些陷阱，能让你更高效地迈向新的职业高峰！ ❌ 误区一：简历堆砌ML与modelling经历。DE的工作并不直接涉及下游的ML与modelling，因此，过度强调这些经验可能会降低你的匹配度。重点描述如何自动化整个modelling过程和模型存储，更能展现DE的思维。 ❌ 误区二：将DE视为简单的取数机和SQL执行者。随着技术的进步，DE的角色已远不止于此。他们需要熟悉各种云组件和ETL服务，利用大数据工具进行数据管理和存储。因此，转行时，别忘了提升自己的“码力”哦！ ❌ 误区三：认为必须掌握所有工具才能转行。其实，大多数公司主要使用2-3个技术栈。学习特定的工具，如S3、Spark等，就足够了。关键是关注工具能解决的问题，而非工具本身。 ❌ 误区四：误以为刷SQL和Python就能应对技术面试。现在，技术面试不仅考察基本的coding技能，还会涉及数据场景的解决能力，如数据倾斜、数据迁移等实际问题。 𐟒ᠩ🥼€这些误区，你的DE转行之路将更加顺畅！加油哦！𐟌Ÿ

Hive全解析：从基础到调优，面试必看！用了四天时间，我重新梳理了Hive的基础知识，整理成四个部分，分享给大家：（1）Hive基础知识基础概念与本质：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理和分析大规模数据。 Hive与数据库的对比：Hive与传统的关系型数据库在存储、查询和处理方式上有很大不同。 Hive与Hadoop生态系统：Hive与HDFS、MapReduce和YARN的关系和互动。 Hive系统架构与工作流程：了解Hive的整体架构和工作流程，包括元数据服务、HiveServer2等。 Hive HA配置：配置元数据服务和高可用服务，确保Hive的高可用性。 Explain语句：使用Explain语句查看执行计划，加深对Hive工作流程的理解。 DDL语法：创建数据库、创建表、字段类型和类型转换。 DML语法：Load、Insert、Export & Import操作，两者必须配合使用。 DQL语法：Select...from、where、group by、order by、having、cluster by、distribute by、sort by、limit、join、union等查询操作。函数：单行函数（算术运算符函数、数值函数、日期函数、字符串函数、流程控制函数、集合函数）；聚合函数（count、sum、max、min、avg、collect_list、collect_set等）；UDTF制表函数；窗口函数（聚合、跨行取值、排名）。分区与分桶：分区针对数据存储路径，分桶针对数据文件。文件格式与压缩：TextFile、ORC、Parquet等文件格式，以及各种压缩算法的优缺点。（2）Hive配置与安装安装注意事项：环境变量、日志、jar包冲突、Guava.jar包冲突、初始化元数据库、日志文件位置修改。 MySQL安装与配置：安装和卸载MySQL，为Hive元数据存储做准备。服务部署方式：元数据服务和HiveServer2服务的脚本命令。元数据服务的两种运行模式：嵌入式和独立服务模式。配置优先级和本地模式：了解Hive的配置优先级和本地模式。（3）Hive性能调优计算资源和计算引擎调优：MR、Tez、Spark等计算引擎的调优。 SQL执行计划调优：groupby、join等操作的优化。数据倾斜专题：解决数据倾斜问题。任务并行度：优化任务并行度。小文件合并与JVM重用：减少小文件数量，提高JVM重用率。其他优化：CBO、谓词下推、矢量化查询、Fetch抓取、本地模式、stage并行执行、严格模式、数据存储及压缩的不同选择。（4）Hive面试题库总结：以上内容涵盖了Hive的基础知识、配置与安装、性能调优和面试题库，掌握这些内容，对Hive的理解将更加深入。

大数据开发必学技能清单，别再盲目跟风！大数据开发不仅仅是靠决心就能搞定的，今天我来给大家详细讲讲，别急着划走，花3分钟看看这篇文章吧。 𐟒夻€么是大数据开发？简单来说，大数据开发就是利用各种技术手段来处理海量数据，并从中提取出有价值的信息。首先，你得有海量数据，没有数据支撑，大数据就是空谈。其次，你需要技术手段来处理这些数据，比如Hadoop，你一定听说过吧。 𐟒奤禕𐦍𞥭楐—？其实，大数据并不难学，但它的技术层面很广，涉及编程、网络、主机等多方面的知识。在学习技术框架时，最好动手在阿里云或者虚拟机上搭建集群。另外，大数据技术在生产和测试环境中是不一样的，生产环境会有实际的业务场景和各种各样的问题，所以有机会接触到大数据生产环境的话，学习效率会事半功倍。 𐟒奦‚何学习大数据开发？ 𐟔𗤸€、计算机基础知识操作系统知识计算机网络知识数据结构及算法数据库基本知识 Linux常用命令 𐟔𗤺Œ、语言基础 Java语言，包括JVM虚拟机、线程、集合等 Scala语言 Python语言 SQL语言及基本调优，主要是Hive SQL 𐟔𗤸‰、大数据入门：Hadoop生态体系掌握分布式数据处理和存储的思想，会写一些简单的MR任务 Hadoop生态圈的全貌 MR、Yarn、HDFS的工作过程 Zookeeper架构及原理数据采集框架Sqoop、Flume 任务平台Oozie和Azkaban的工作原理 𐟔𗥛›、数据仓库建模方法理论数仓分层理论星型模型、雪花模型、逆三泛式建模连链表通用模板、开链、闭链、卡拉链数据核验原理 𐟔𗤺”、离线数据处理主要围绕Hive和Spark的学习 Hive的基本架构和工作流程 Hive的基本调优 Spark的基本架构和工作流程 Spark的基本调优数据倾斜的处理 𐟔𗥅�实时数据处理主要围绕Spark Streaming和Flink进行学习 Spark Streaming的基本架构和工作流程 Spark Streaming的基本调优 Flink的基本架构和工作流程 Flink的基本调优 Hbase的基本架构 Kafka消息队列 𐟔𗤸ƒ、数据治理元数据管理数据质量监控数据存储治理数据计算治理希望这篇文章能帮你更好地理解大数据开发，别再盲目跟风了，明确目标，逐步前进吧！

转行DE：如何打造你的护城河 𐟌Š 对于许多想要转行从事数据工程（DE）的朋友们来说，了解DE岗位的护城河是非常重要的。在过去的几年里，数据行业经历了从传统数仓到更具有互操作性的开放表格式构建lakehouse的转变。随着这种趋势的发展，我对DE的理解也更加深入，今天我想分享一些关于如何打造DE护城河的见解。端到端的工程能力 𐟚€ DE岗位在数据行业中偏重技术，因此具备端到端的工程实现能力、部署能力以及DevOps能力是非常有价值的。编写一个简单的pipeline并不难，但能够负责打包部署应用并添加CI/CD流程，则是需要慢慢培养的技能。这种能力代表着从零开始实现产品的能力，即使是一个简单的POC也具有落地的价值。理解工具背后的原理 𐟔犥𘂥œ𚤸Š有很多DE工具，但它们本质上都是在一些基本的DE原理和概念上进行的产品化包装。对于刚转行的朋友们来说，学会调度cronjob其实也可以达到与Airflow类似的效果。理解工具背后的原理，可以帮助你更好地选择和使用工具，从而提高工作效率。 DevOps能力 𐟛 ️ 通过Docker对数据管道进行打包，并管理整个容器的依赖关系、配置服务和应用管理，可以拉开差距。随着云服务对底层的高度封装，DE需要理解运维知识。一开始学会在本地部署一个简单的DE应用，对后面的工作会有很大帮助。数据建模的思维 𐟒튦•𐦍𚦨ᦀ维侧重于业务理解，拥有将原始数据进行复杂转换并构建serving layer的能力。比如，自己做一个DE项目时，要想一想别人在看你的项目时，是想看到一堆代码的集合，还是更想看到你用这个项目解决了什么样的业务问题。大数据优化经验 𐟓ˆ 大数据优化经验非常看重工作积累的业务场景，从数据湖的partition设计到Spark/SQL的计算无不涉及到优化问题。如何用最少的资源做到最多的事情，如何调优cluster，如何处理数据倾斜，这些都是需要积累的经验。总的来说，DE岗位涉及到一系列的工具与技术栈，其稳定性和护城河在数据行业中还是不错的。刚开始的朋友可以先尝试在本地构建一个小的DE项目，尽可能覆盖以上几点，这样随着之后的工作会对这个行业有更深入的了解。

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