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看完了108份面试题，我为你总结出了这 10 个【Hive】高频考点（建议收藏）

前言之前听 CSDN 头牌博主 @沉默王二说过一句话，我觉得十分在理：处在互联网时代，是一种幸福，因为各式各样的信息非常容易触达，如果掌握了信息筛选的能力，就真的是“运筹帷幄之中，决胜千里之外...3、使用过哪些 Hive 函数 Hive的函数种类众多，如果一定要分类的话 ?...最后再叨叨几句，面试永远是最快查缺补漏的方法，但如果不作任何准备就前去当炮灰，这毫无意义彩蛋听说你在找我标题中所提到的“108份面经”，这当然不是标题党，需要的话请联系我，毕竟独乐乐不如众乐乐...我在经历了太多技术群沦落为广告群，水文群，聊天群之后，立志打造一个真正的技术交流社区，于是和我现在的管理成立了「大数据梦想家」技术交流群，希望有更多热爱并渴望学习大数据技术的小伙伴加入到我们的队伍。...想了解更多信息，加入我们的学习群，可以关注下方公众号，后台回复“加群”即可。 -- end -- ? 好了，本篇文章就到这里，更多干货文章请关注我的公众号。你知道的越多，你不知道的也越多。

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Python函数式编程自带函数

# 输出结果:>>>[1, 4, 9, 16]　　　　需求3：如果1万个列表，同时需要每个元素自加1，自减1，自乘1，自平方...？？？思路：看到题目就在想，你是猴子派来玩我的吗？？？...如果安装2中的方法，我去，需要一个功能一个函数，这真的可以吗？...(add_one,[1,2,3,4])) # 运行结果>>>[2, 3, 4, 5]　　突发奇想：3中的代码在定义处理逻辑的时候，不就是lambda的处理方式吗，可不可以使用lambda代替呢？？...我（心想）：一行？？？吹呢吧，你要是能写，我拜你为师....A:我告诉你吧，你的处理思维是没错的，但是Python自带的map函数完全可以替代你的上述代码，简单的很呦！！...：处理逻辑，结果必须是一个布尔值第二个参数：要处理的可迭代的内容"""三. reduce函数reduce函数在Python2中可以直接使用，在Python3中需要引用（from functools import

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看完了108份面试题，我为你总结出了这 10 个【Hive】高频考点（建议收藏）

前言之前听 CSDN 头牌博主 @沉默王二说过一句话，我觉得十分在理：处在互联网时代，是一种幸福，因为各式各样的信息非常容易触达，如果掌握了信息筛选的能力，就真的是“运筹帷幄之中，决胜千里之外...本期内容我们介绍的是【Hive】篇！ 1、使用过 Hive 吗？介绍一下什么是 Hive ？...3、使用过哪些 Hive 函数 Hive的函数种类众多，如果一定要分类的话这些还都是最简单的，想提高自己实力，可以私聊我获取收藏的一本Hive函数大全，从最简单的关系运算...=true；压缩（选择快的）设置map端输出中间结、果压缩。...（4）当然，也可以直接设置相关的参数设置map输入的小文件合并： set mapped. max split size=256000000 //一个节点上 split的至少的大小〔这个值决定了多个

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面试必备技能-HiveSQL优化

5万人关注的大数据成神之路，不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，真的不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，确定真的不来了解一下吗？...那么，我希望面试者能答出其中的80%优化点，在这个问题上才算过关。...当然这个值不能设置过大，因为有些作业会有reduce任务，如果reduce任务没有完成，则map任务占用的slot不能释放，其他的作业可能就需要等待。...hive查询的多个job之间的数据，对于中间压缩，最好选择一个节省cpu耗时的压缩方式 hive查询最终的输出也可以压缩 Hive Map优化 set mapred.map.tasks =10; 无效...如果想增加map个数，则设置mapred.map.tasks为一个较大的值如果想减小map个数，则设置mapred.min.split.size为一个较大的值情况1：输入文件size巨大，但不是小文件

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Hive SQL 参数与性能调优

但是如果我们只局限于会使用Hive，而不考虑性能问题，就难搭建出一个完美的数仓，所以Hive性能调优是我们大数据从业者必须掌握的技能。本文将给大家讲解Hive参数与性能调优的一些方法及技巧。 1....使用相同的连接键当对3个或者更多个表进行join连接时，如果每个on子句都使用相同的连接键的话，那么只会产生一个MapReduce job。 2....对分区表的查询必须使用到分区相关的字段分区表的数据量通常都比较大，对分区表的查询必须使用到分区相关的字段，不允许扫描所有分区，想想也是如果扫描所有分区的话那么对表进行分区还有什么意义呢。...如果某个“不平衡的”job中有某几个reduce task执行的时间要比其他Reduce task消耗的时间多的多的话，那么保留的插槽就会一直空闲着却无法被其他的job使用，直到所有的task都结束了才会释放...如果用户因为输入数据量很大而需要执行长时间的map或者reduce task的话，那么启动推测执行造成的浪费是非常巨大的。 9.

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HiveSQL技术原理、优化与面试

一个任务中，数据文件在进入map阶段之前会进行切分，默认是128M一个数据块，但是如果当对文件使用GZIP压缩等不支持文件分割操作的压缩方式时，MR任务读取压缩后的文件时，是对它切分不了的，该压缩文件只会被一个任务所读取...，如果有一个超大的不可切分的压缩文件被一个map读取时，就会发生map阶段的数据倾斜。...这里我们需要明确一个概念，数据放到同一个reduce中的原因不是因为字段能不能join上，而是因为shuffle阶段的hash操作，只要key的hash结果是一样的，它们就会被拉到同一个reduce中。...它显示了输入的各种属性； explain authorization：查看SQL操作相关权限的信息； explain vectorization：查看SQL的向量化描述信息，显示为什么未对Map和Reduce.../-mr-10000；当前的操作用户是hdfs，操作是查询；观察上面的信息我们还会看到AUTHORIZATION_FAILURES信息，提示对当前的输入没有查询权限，但如果运行上面的SQL的话也能够正常运行

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Hive重点难点：Hive原理&优化&面试

它显示了输入的各种属性； explain authorization：查看SQL操作相关权限的信息； explain vectorization：查看SQL的向量化描述信息，显示为什么未对Map和Reduce.../-mr-10000；当前的操作用户是hdfs，操作是查询；观察上面的信息我们还会看到AUTHORIZATION_FAILURES信息，提示对当前的输入没有查询权限，但如果运行上面的SQL的话也能够正常运行...如果是 map/reduce 作业，该计划包括 map operator trees 和一个 reduce operator tree，执行引擎将会把这些作业发送给 MapReduce ：步骤6、6.1...一个任务中，数据文件在进入map阶段之前会进行切分，默认是128M一个数据块，但是如果当对文件使用GZIP压缩等不支持文件分割操作的压缩方式时，MR任务读取压缩后的文件时，是对它切分不了的，该压缩文件只会被一个任务所读取...，如果有一个超大的不可切分的压缩文件被一个map读取时，就会发生map阶段的数据倾斜。

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Hive重点难点：Hive原理&优化&面试(上)

它显示了输入的各种属性； explain authorization：查看SQL操作相关权限的信息； explain vectorization：查看SQL的向量化描述信息，显示为什么未对Map和Reduce.../-mr-10000；当前的操作用户是hdfs，操作是查询；观察上面的信息我们还会看到AUTHORIZATION_FAILURES信息，提示对当前的输入没有查询权限，但如果运行上面的SQL的话也能够正常运行...如果是 map/reduce 作业，该计划包括 map operator trees 和一个 reduce operator tree，执行引擎将会把这些作业发送给 MapReduce ：步骤6、6.1...一个任务中，数据文件在进入map阶段之前会进行切分，默认是128M一个数据块，但是如果当对文件使用GZIP压缩等不支持文件分割操作的压缩方式时，MR任务读取压缩后的文件时，是对它切分不了的，该压缩文件只会被一个任务所读取...，如果有一个超大的不可切分的压缩文件被一个map读取时，就会发生map阶段的数据倾斜。

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二万字讲解HiveSQL技术原理、优化与面试

一个任务中，数据文件在进入map阶段之前会进行切分，默认是128M一个数据块，但是如果当对文件使用GZIP压缩等不支持文件分割操作的压缩方式时，MR任务读取压缩后的文件时，是对它切分不了的，该压缩文件只会被一个任务所读取...，如果有一个超大的不可切分的压缩文件被一个map读取时，就会发生map阶段的数据倾斜。...这里我们需要明确一个概念，数据放到同一个reduce中的原因不是因为字段能不能join上，而是因为shuffle阶段的hash操作，只要key的hash结果是一样的，它们就会被拉到同一个reduce中。...它显示了输入的各种属性； explain authorization：查看SQL操作相关权限的信息； explain vectorization：查看SQL的向量化描述信息，显示为什么未对Map和Reduce.../-mr-10000；当前的操作用户是hdfs，操作是查询；观察上面的信息我们还会看到AUTHORIZATION_FAILURES信息，提示对当前的输入没有查询权限，但如果运行上面的SQL的话也能够正常运行

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JavaScript 召唤师【必点】的 4 个函数式编程【天赋】~~

---- theme: cyanosis 实战背景前面已经写了 7 篇关于 JS 函数式编程、2 篇关于函数组合、2 篇关于 Haskell 入门，想看的话，可以在我的 JS 专栏中找到它们；不过...上 TypeScript 可以吗？应该可以，强类型对于大型项目还是挺重要的！！...本身项目较大，也不是说升就能升的，涉及的人力、时间，学习成本、重构风险等，水太深，不好把握；甚至，再退一步，问：强类型真的能很好的解决上述问题吗？！...使用 const 定义一个对象后，仍然可以修改对象的属性，这是 JavaScript 的奇妙之处 (ˉ▽ˉ；)......挖坑：本瓜后面会专门针对高阶映射（map、filter、reduce）输出；我们还能按照自己的需求进一步拓展 double 函数： const double = n => n.points * 2;

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【万字长文】HDFS最全知识点整理（建议收藏）

在这种模式下，Hadoop使用的是分布式文件系统，各个作业也是由JobTraker服务，来管理的独立进程。...为了优化reduce的执行时间，hadoop中是等job的第一个map结束后，所有的reduce就开始尝试从完成的map中下载该reduce对应的partition数据，因此map和reduce是交叉进行的...上面例子，前面12个盘，我没有设置存储类型，因为都是DISK，最后一个盘使用了SSD类型。存储策略存储策略可配置，可以设置全局的，也可以设置到某个文件夹。...standby可以确保在集群出错时，命名空间状态已经完全同步了，保证数据的状态一致。在一个典型的HA集群中，每个NameNode是一台独立的服务器。...对于一个mapreduce任务来说，如果使用HAR文件作为其输入，仍旧是其中每个小文件对应一个map task，效率低下。所以，HAR files最好是用于文件归档。

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Hadoop分布式缓存(DistributedCache)

5万人关注的大数据成神之路，不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，真的不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，确定真的不来了解一下吗？...DistributedCache 是Map/Reduce框架提供的功能，能够缓存应用程序所需的文件（包括文本，档案文件，jar文件等）。...这些文件可以设置执行权限。用户可以通过设置mapred.cache.{files|archives}来分发文件。如果要分发多个文件，可以使用逗号分隔文件所在路径。...DistributedCache可在map/reduce任务中作为一种基础软件分发机制使用。它可以被用于分发jar包和本地库（native libraries）。...如果本地已经有了cache文件,则比较修改时间和hdfs上的文件是否一致,如果一致则可以使用当task结束时,会对该cache进行ref减一操作 TrackerDistributedCacheManager

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ES6的这些操作技巧，你会吗？

如果是先使用map然后filter的话，你需要遍历这个数组两次。在下面的代码中，我们将数列中的值翻倍，然后挑选出那些大于50的数。...有注意到我们是如何非常高效地使用reduce来同时完成map和filter方法的吗？...reduce取代map和filter 如果你认真阅读了上面的代码，你应该能理解reduce是可以取代map和filter的。...，我建议你阅读MDN的相关代码示例。...如果我们对engine的vin属性感兴趣，使用解构赋值可以很轻松地得到它。

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大数据面试杀招——Hadoop高频考点，正在刷新你的认知！

增加每个Reduce去Map中拿数据的并行数集群性能可以的前提下，增大Reduce端存储数据内存的大小 5) IO 传输采用数据压缩的方式，减少网络IO的的时间使用SequenceFile二进制文件...核数，增加ReduceTask的CPU核数增加每个Container的CPU核数和内存大小调整每个Map Task和Reduce Task最大重试次数 7) 压缩压缩，可以参考这张图...提示：如果面试过程问起，我们一般回答压缩方式为Snappy，特点速度快，缺点无法切分（可以回答在链式MR中，Reduce端输出使用bzip2压缩，以便后续的map任务对数据进行split）九、介绍一下...【CDH版本的yarn调度器默认】十一、了解过哪些Hadoop的参数优化前面刚回答完Hadoop基于压缩，小文件，IO的集群优化，现在又要回答参数优化，真的好烦啊(Ｔ▽Ｔ)如果你把自己放在实习生这个...结语很高兴能看到这里的朋友，有任何好的想法或者建议都可以在评论区留言，或者直接私信我也ok，后期会考虑出一些大数据面试的场景题，在最美的年华，做最好的自己，我是00后Alice，我们下一期见

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【收藏】五种在循环中使用 asyncu002Fawait 的方法

我们经常会遇到这样的需求，在循环中使用异步请求，而 ES6 的 async/await 是我们让异步编程更简单的利剑。...，不保证次序，我们简称为 “并行” 按需所取，点赞收藏 forEach ❌ 首先，想到遍历，我们常用 forEach，用 forEach 可以吗？...来试试~ 首先要明确的是，本质上 forEach 就是一个 for 循环的包装。...✨") }); 我们可以使用 reduce 函数来遍历数组并按顺序 resolve promise。很清晰！自行控制台体验。...Promise.all ❌ 如果你不用考虑异步请求的执行顺序，你可以选择 Promise.all()，即 Promise.all() 可以达到并行的目的。它也能保证你的请求都被执行过。

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13个数据分析求职常见问题解答，一次搞清

问题一 Q：我转岗数据分析，难不难？ A：转岗难度，和上一份工作直接相关。如果上一份工作 1、经常接触数据报表 2、能写代码取数 3、对运营、产品等业务熟悉的话，是相对容易转行的。...2、没独立部门，一两个人啥都干，杂活多 3、没独立工作，整个excel发给下家，然后整下个excel 问题四 Q：我被”挂羊头卖狗”了！要换个工作吗？ A：如果真想在数据之路上走长远，建议：换。...搞清楚这一堆算法是有监督/无监督，输出的是连续/分类变量。问题十一 Q：简历上写哪些项目好，网红项目可以写吗？ A：如果真是0基础转行，那也没办法了，只能做网红项目了。...这些都是合理合法的项目经验。再搞个python报表自动化，搞个BI看板，已经很可以了。问题十二 Q: 我很想去互联网大厂，可以吗 A：当然可以。...实际上只要在一个领域沉淀3~5年，都有进大厂的机会。如果真的基础一般，可以先找个垂直领域（电商、社交、O2O、游戏、直播……）沉淀一下，后边机会会越来越大。问题十三 Q: 听说外包不能去？

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华为的职级与薪资体系。。

大家好，我是二哥呀。站在一个旁观者的角度，我个人对任何厂都是没有抵触情绪的，只要发 offer，只要钱给到位，只要不拖延，只要能就业，就算是好公司（咱要求不高）。...切 base 地还能收到小奖状吗？华为流程真的很恶心吗？...技术派首页这个系统旨在为创作者提供一个可以发布文章和教程，并赚取佣金的社区平台，同时又兼顾一些社交属性，比如说用户可以通过阅读、点赞、收藏、评论的形式和作者互动。...字符串主要有以下几个典型的使用场景：缓存功能计数共享 Session 限速简单介绍下 hash 键值对集合，key 是字符串，value 是一个 Map 集合，比如说 value = {name...ConcurrentHashMap 在 JDK 7 时采用的是分段锁机制（Segment Locking），整个 Map 被分为若干段，每个段都可以独立地加锁。

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hadoop 面试题_小学教师面试考试题库

增加每个Reduce去Map中拿数据的并行数集群性能可以的前提下，增大Reduce端存储数据内存的大小 5) IO 传输采用数据压缩的方式，减少网络IO的的时间使用SequenceFile二进制文件...核数，增加ReduceTask的CPU核数增加每个Container的CPU核数和内存大小调整每个Map Task和Reduce Task最大重试次数 7) 压缩压缩，可以参考这张图...提示：如果面试过程问起，我们一般回答压缩方式为Snappy，特点速度快，缺点无法切分（可以回答在链式MR中，Reduce端输出使用bzip2压缩，以便后续的map任务对数据进行split）九、...【CDH版本的yarn调度器默认】十一、了解过哪些Hadoop的参数优化前面刚回答完Hadoop基于压缩，小文件，IO的集群优化，现在又要回答参数优化，真的好烦啊(Ｔ▽Ｔ)如果你把自己放在实习生这个...结语很高兴能看到这里的朋友，有任何好的想法或者建议都可以在评论区留言，或者直接私信我也ok，后期会考虑出一些大数据面试的场景题，在最美的年华，做最好的自己，我是00后Alice，我们下一期见

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【JS】446- 你不知道的 map

但是这个map背后的东西可以让你看到另外一个世界，我相信，如果你不想了解Ramda，也能从这篇文章中有所收获。下面我们进入到例子。简单的使用像下面这样使用这个函数。...它还能作用于函数： R.map(x => x + 1, a => a + 1); // a => (a+1)+1 哇，作用于函数真的是没想到，那还能作用于其它奇奇怪怪的东西吗？...) // 跟下面是等价的 R.map(R.inc, _xwrap(R.add)) R.map(R.inc)其实就是上面我们说的transducer（transducer还能组合起来，不再展开了，有兴趣的同学可以加群讨论...Specification" 如果你在大学有接触过《离散数学》的话，其中的一些概念会在这个规范中有具体的javascript定义，比如：二元关系（等价关系，全序关系），群，半群。...类型签名接下去我们会着重看一下与fantasy-land/map相关的定义，不过，在此之前有一些简单的类型签名，需要提前了解一下（下面的类型签名解释，是个人翻译版本，如果你有兴趣，可以直接看github

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翻译连载 |《你不知道的JS》姊妹篇 |《JavaScript 轻量级函数式编程》- 第 8 章：列表操作

然而，我认为你应当避免采用这种方式使用 map(..)，因为这里明显的以非函数式编程的方式使用核心的函数式编程操作，将引起巨大的困惑。你应该听过一句老话，用合适的工具做合适的事，对吗？...我真的很饿，因此我想要尽可能多的水果，但是我真的更喜欢圆形的水果（苹果和橙子）。因此我逐一筛选每一个水果，然后带着装满苹果和橙子的篮子离开。我们将这个筛选的过程称为“过滤”。...混合使用。这样的话，将 map(..) 和 flatten(..) 独立开来始终更加合适。 Zip 到目前为止，我们介绍的列表操作都是操作单个列表。但是在某些情况下，需要操作多个列表。...因此，我们能采用实用函数生成这些独立适配函数吗？当然可以，让我们定义 unboundMethod(..)...我们可以将那三个独立的相邻的 map(..) 调用步骤看成一个转换组合。因为它们都是一元函数，并且每一个返回值都是下一个点输入值。我们可以采用 compose(..)

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