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...

我的暑期实习结束了差不多一周，犹豫许久，还是决定将我的心路历程分享给大家，说不定可以帮助到许多兄弟姐妹。之前发过一篇帖子，略有反响，看到许多兄弟姐妹与我有同样的烦恼。其实这没有很安慰到我，只觉得大家都很辛苦，我感同身受。我二月中开始准备所谓的八股，月底开始投递实习，官网投递仅记录的就有100左右（单论公司而言），boss+脉脉200多个应该是有。可能是因为受到在国外找工作的经验的影响，我打一开始投递就是奔着海投去的。我不觉得所谓的保守申请（我看到好多兄弟都是只投递20+/30+）会适用于广泛的人，我同样也不觉得所谓的面试转换率/offer转换率/沟通回复率这些数字什么有帮助的，具有参考性的数据...