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1 合理的数据分区：精准定位，减少扫描数据分区堪称 HiveSQL 优化的一把利刃，它能够显著提升查询效率。设想数据仓库是一座庞大的图书馆，里面存放着海量书籍（数据）。如果所有书籍都杂乱无章地摆放，当需要查找特定书籍时，就如同大海捞针，耗时费力。而数据分区就像是给这座图书馆划分出一个个独立的小房间，每个房间都有特定的标签，比如按照学科分类，有历史、科学、文学等房间。在 Hive 中，通过将数据按照一定的规则进行分区，能够实现快速定位数据。例如，对于一个销售数据仓库，按时间（如年、月、日）进行分区是个不错的选择。当需要查询 2023 年 10 月的销售数据时，Hive 只需径直扫描 2023 年...

#数据开发# 24届毕业生，数据开发半年工作经验，完全找不到下一份工作了。求建议

近期，有参加春招的同学和我交流了他的面试历程，我针对这些内容进行了细致的总结与梳理，并在此分享出来，希望能助力大家学习与借鉴。1.八股文1）HashMap的底层原理是什么【见V6.0面试笔记 Java基础部分第19题】2）了解MapReduce的combine和merge吗【见V6.0面试笔记 MapReduce部分第1题】3）Hive分区和分桶的区别是什么以及适用的场景分别是什么【见V6.0面试笔记 Hive部分第5题】4）Hive/Spark是如何构建UDF的【见V6.0面试笔记 Hive部分第14题】面试笔记补充：Spark是如何构建UDF的？【补充至 Spark补充题第26题】 // ...