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大数据技术之_32_大数据面试题_01_Hive 基本面试 + Hive 数据分析面试 + Flume + Kafka 面试

一、Hive 基本面试1、什么是 metastore2、metastore 安装方式有什么区别3、什么是 Managed Table 跟 External Table?4、什么时候使用 Managed Table 跟 External Table?5、hive 有哪些复合数据类型?6、hive 分区有什么好处?7、hive 分区跟分桶的区别8、hive 如何动态分区9、map join 优化手段10、如何创建 bucket 表?11、hive 有哪些 file formats12、hive 最优的 file formats 是什么?13、hive 传参14、order by 和 sort by 的区别15、hive 跟 hbase 的区别二、Hive 数据分析面试1、分组 TopN,选出今年每个学校、每个年级、分数前三的科目2、今年,北航,每个班级,每科的分数,及分数上下浮动 2 分的总和3、where 与 having:今年,清华 1 年级,总成绩大于 200 分的学生以及学生数三、Flume + Kafka 面试1、flume 如何保证数据的可靠性?2、kafka 数据丢失问题,及如何保证?3、kafka 工作流程原理4、kafka 保证消息顺序5、zero copy 原理及如何使用?6、spark Join 常见分类以及基本实现机制

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Hive优化器原理与源码解析系列—统计模块内存成本估算

在上篇文章“Hive优化器原理与源码解析系列--统计信息选择性计算”中,讲到了基于成本优化器和基于规则优化器的区别,这里就不再赘述。基于成本优化器会根据RelSet(等价关系表达式集合,其中元素每个RelNode关系表达式又是SQL中如Select、From、Where、Group的以代数表达式的表现形式)选出综合成本最低的关系表达式,使用动态规划算法构建出成本最优执行计划。那么基于成本优化器CBO有哪些计算指标作为成本函数的输入,除了选择性Selectivity、基数Cardinality,排序信息Collation(排序字段,排序方向等)、是否分布式等物理属性收集之外,还有IO、记录数RowNums、内存Memory都计算在成本内。这些都会作为成本优化器成本函数的输入。此文主要在介绍成本函数估算指标-内存计算。

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论文研读-SIMD系列-基于分区的SIMD处理及在列存数据库系统中的应用

单指令多数据(SIMD)范式称为列存数据库系统中优化查询处理的核心原则。到目前为止,只有LOAD/STORE指令被认为足够高效,可以实现预期的加速,并且认为需要尽可能避免GATHER/SCATTER操作。但是GATHER指令提供了一种非常灵活的方式用来将非连续内存位置的数据填充到SIMD寄存器中。正如本文讨论的那样,如果使用方法合适,GATHER会达到和LOAD指令一样的性能。我们概述了一种新的访问模式,该模式允许细粒度、基于分区的SIMD实现。然后,我们将这种基于分区的处理应用到列存数据库系统中,通过2个代表性示例,证明我们新的访问模式的效率及适用性。

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