Hive SQL是数仓开发最常用的语言。然而，Hive SQL的性能表现并非总是尽如人意。面对动辄TB甚至PB级的数据量，查询效率的微小差异可能会导致执行时间从几分钟延长到数小时，甚至直接影响业务决策的实时性。更重要的是，Hive运行在分布式集群上，查询性能的低下往往伴随着计算资源和存储资源的过度消耗。这不仅增加了企业的运营成本，还可能因为资源竞争而影响其他关键任务的运行。优化Hive SQL查询性能因此成为数据工程师和分析师必须掌握的核心技能。通过合理的优化策略，不仅可以显著缩短查询时间，还能有效降低集群资源占用，为企业节省可观的成本。以一个实际场景为例，某电商平台需要每日分析数亿条用户行为...

以下的万字长文基本涵盖了你面试可能会遇到的所有RPC项目问题。首先，对于所有写了rpc项目的牛油们，我都建议你们去看看百度开源的brpc文档，可以作为深入rpc的一个重点，重点关注brpc的这几块内容：LALB+双缓冲的负载均衡设计，无锁化的MPSC消息发送，高度并发的消息读取，从锁到lock free再到wait free的思想，用户态协程bthread的设计（你不需要去看源码，你只需要去看brpc的设计文档就可以了）当你掌握了brpc的一些设计思想，在面试过程中就要有意识地 将问题引到brpc的设计上，然后开始你的回合。我在春招面百度、快手、腾讯之类大厂的时候，都跟面试官深入地聊过brpc...