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数据倾斜最新视觉报道_数据倾斜是什么意思(2024年11月全程跟踪)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：热点更新日期：2024-11-27

数据倾斜

大数据开发面试挑战：50分钟拷问全记录这是迄今为止我经历过的最漫长的一次面试，整整50分钟！两个面试官轮番上阵，问题一个接一个，简直让人应接不暇。复盘了一下，发现面试官问了将近30个问题，真是让人既紧张又兴奋。面试官的提问如何与甲方合作？项目团队组成？甲方内部数据团队情况？数仓架构、技术栈、分层规范介绍。风控领域数据有哪些上游部门使用？贷前风控和贷中风控的具体流程是什么？ A、B卡的指标有哪些？催收流程是怎样的？还款计划表和还款流水表是放在交易域还是催收域？数仓宽表在哪一层？ DWD和DWS的维度退化有什么区别？如何结合放款流水表和还款流水表设计一张DWS层的表，能展示每个人的当前放款金额和还款金额？表命名规范、字段名规范，举两个例子。 DWS层按照不同周期（如月度）的授信金额统计表该怎么命名？模型规范率提升53%是怎么算出来的？模型治理具体做了哪些工作？数据质量治理有哪些措施？日常开发中遇到的数据优化问题有哪些？如何优化数据倾斜？ Union all过多会有什么影响？（忘记说重复值了）小文件产生的场景和治理方法。为什么不直接优化脚本，控制上一张表生成的小文件？数据产品有哪些？比如调度平台、元数据平台等，它们有哪些功能？指标如何管理？ Hive和Spark任务运行慢，如何定位和优化？如何找到导致数据倾斜的数据？跨集市调用率怎么统计？ SQL问题：筛选每个手机号最新的套餐金额，并按照金额划分低中高三个等级，统计每个等级的用户数。连续登录超过七天的用户怎么求？ HiveSQL语句执行顺序。 Linux命令用得多吗？查看端口占用、运行进程、磁盘使用率、统计CSV文件有多少字段（awk）。查看后台运行的YARN应用，查看某个ID的日志。总结与反思这次面试让我深刻体会到，大数据开发不仅仅是技术问题，还需要良好的沟通能力和项目管理能力。以下是我需要改进的地方：加强技术基础：对数仓架构、技术栈、分层规范等基础概念要更加熟悉。提升表达能力：回答问题时要更加清晰、有条理。增加实战经验：多参与实际项目，积累更多经验。继续学习：不断学习新技术和新知识，保持竞争力。加油𐟒꯼Œ未来的大数据开发者们！

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

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！𐟎‰

【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。

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

大数据开发面试全记录：紧张与挑战并存这是我迄今为止经历过的最漫长的一次面试，整整五十分钟！两位面试官轮流提问，感觉就像是在接受一场拷问。回想起来，大约有30个问题之多，真是让人应接不暇。总体来说，我的表现还算不错，虽然有些问题没能答上来。我意识到，自己在紧张时容易遗漏细节，所以接下来还需要更加熟练地掌握知识。加油吧！𐟒ꊥ悤𝕤𘎧”𒦖𙩅合？𐟤” 在项目中，我们通常会有一个项目团队，包括数据团队和其他相关部门。我们需要与甲方紧密合作，了解他们的需求和数据团队的情况。我们并不是直接的数据中台，而是提供数据支持和服务。数仓架构与技术栈𐟓Š 介绍数仓的架构、技术栈和分层规范。这些都是大数据开发的基础知识，面试官对这方面的了解非常深入。风控域数据𐟓ˆ 风控域数据涉及多个上游部门，比如信贷部门、催收部门等。我们需要了解这些部门的需求和使用场景。贷前与贷中风控𐟓‹ 详细介绍了贷前风控和贷中风控的业务过程，包括审批流程、风险评估等。这些都是银行和金融机构的核心业务。 A、B卡指标𐟓Š 解释了A、B卡的指标体系，这些指标对于风险评估和用户管理非常重要。催收业务𐟓ž 介绍了催收业务的流程和注意事项，包括与用户的沟通、还款计划的制定等。还款计划表与还款流水表𐟓„ 讨论了还款计划表和还款流水表的设计和管理，这些表格对于数据仓库的建设非常重要。数仓宽表与维度退化𐟓ˆ 解释了数仓宽表的设计和维度退化的区别，这些都是大数据开发中的关键概念。数据质量与模型治理𐟔 讨论了数据质量治理和模型治理的重要性，包括如何提升模型规范率和优化数据质量。日常开发与数据优化𐟛 ️ 分享了日常开发中遇到的数据优化问题，以及如何通过数据倾斜优化来提升性能。 Union all过多与小文件治理𐟓 讨论了Union all过多对性能的影响，以及如何治理小文件产生的问题。这些都是大数据开发中的常见挑战。 Hive与Spark任务优化𐟚€ 介绍了如何定位和优化Hive和Spark任务，包括数据倾斜的定位和优化方法。这些都是提升系统性能的关键步骤。跨集市调用率统计𐟓Š 解释了如何统计跨集市调用率，这对于评估系统性能和优化非常重要。 SQL问题解答𐟤– 回答了一些SQL相关的问题，包括筛选最新套餐金额、统计用户数等。这些问题主要考察了对SQL语言的掌握程度。 Hivesql语句执行顺序𐟓‘ 解释了Hivesql语句的执行顺序，这对于理解系统运行机制非常重要。 Linux命令与系统监控𐟖寸讨论了Linux命令的使用，包括查看端口占用、运行进程、磁盘使用率等。这些都是系统管理和监控的常用方法。查看后台运行的应用与日志𐟓 介绍了如何查看后台运行的YARN应用和日志，这对于系统调试和故障排查非常重要。总结与展望𐟓 这次面试虽然紧张，但也让我收获了很多知识。接下来，我会更加努力地学习和实践，争取在大数据开发领域取得更好的成绩。

大数据开发：从零开始到实战的指南 𐟓ˆ 𐟓š 大数据开发是什么？大数据开发的核心是利用技术手段处理海量数据并提取其价值。简单来说，没有数据支撑的大数据只是空谈。技术手段包括离线或实时处理数据，其中Hadoop是关键技术之一。 𐟤” 大数据难学吗？大数据技术其实不难学，但需要掌握广泛的技术知识，包括编程、网络和主机等方面。以下是一些学习建议：在学习技术框架时，建议在阿里云或虚拟机上搭建集群，亲自动手实践。大数据技术在生产和测试环境中有很大差异，生产环境更接近实际业务场景。有机会接触到大数据生产环境的话，学习效率会大大提高。 𐟓 如何学习大数据开发？一、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常用命令二、语言基础 Java语言，包括JVM虚拟机、线程和集合等 Scala语言 Python语言 SQL语言及基本调优，主要是Hive SQL 三、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和Flume 任务平台Oozie和Azkaban的工作原理四、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五、离线数据处理围绕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六、实时数据处理围绕Spark Streaming和Flink的学习 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消息队列七、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八、算法与SQL Leetcode热门100题在线编程热门100题剑指offer的67题 Leetcode的SQL练习 𐟒ᠦŽŒ握这些内容，你将能够全面了解大数据开发，从零开始到实战，逐步提升自己的技能。加油！𐟒ꀀ

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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