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大数据开发工程师面试实战:项目经验与技术栈分享
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更新于2024-06-22
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在这个文档中,我们深入探讨了一个关于大数据项目的详细介绍,包括面试辅导的相关内容。首先,面试者进行了自我介绍,他拥有丰富的IT行业背景,从Java后端开发转型至大数据开发,经历了一段适应期,熟悉了分布式计算框架如Hadoop、Spark和Flink等。他的主要职责涉及大数据平台的搭建,包括用户行为和业务数据采集平台,以及数据仓库的维度建设,涵盖了100多个统计报表指标。 工作职能方面,他负责项目需求的制定,包括搭建数据仓库,涵盖数据采集、传输、存储、计算等多个环节。具体技术框架中,他使用了Hadoop、MySQL、Flume、Kafka、Sqoop、HBase、Redis、Hive、Tez、Spark和Flink等工具,处理的数据量巨大,如日活跃用户产生的数据量每天达到10亿条,需考虑存储和备份策略,如设立18T的存储空间,同时保留3个副本。 数据仓库设计采用分层架构,包括ODS层(原始数据)、DWD层(清洗和维度降维)、DWS层(按天汇总)、DWT层(主题汇总)和ADS层(报表数据)。分层设计的主要目的是为了复杂问题的简化处理,便于问题定位和性能优化。 此外,文档还提到项目规模的考量,例如针对不同数据量的存储需求和扩展性计划,这显示了面试者对于大数据项目全生命周期管理的深入理解。通过这份项目介绍,我们可以看出面试者不仅具备扎实的技术基础,而且对大数据项目的实施策略和架构设计有着实战经验,这对于面试者来说是非常有价值的信息。
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4.1.3 concat_ws 函数
concat_ws 函数在连接字符串的时候,只要有一个字符串不是 NULL,就不会返回
NULL。concat_ws 函数需要指定分隔符。
hive> select concat_ws('-','a','b');
a-b
hive> select concat_ws('-','a','b',null);
a-b
hive> select concat_ws('','a','b',null);
ab
4.1.4 STR_TO_MAP 函数
(1)语法描述
STR_TO_MAP(VARCHAR text, VARCHAR listDelimiter, VARCHAR keyValueDelimiter)
(2)功能描述
使用 listDelimiter 将 text 分隔成 K-V 对,然后使用 keyValueDelimiter 分隔每个 K-V 对,
组装成 MAP 返回。默认 listDelimiter 为( ,),keyValueDelimiter 为(=)。
(3)案例
str_to_map('1001=2020-06-14,1002=2020-06-14', ',' , '=')
输出
{"1001":"2020-06-14","1002":"2020-06-14"}
5 ODS 层
5.1 日志通道 Flume 采集过来的日志表统一建立日志表建立,指定
inputformat,Outputformat 的分区表并补充 LZO 索引
5.2 业务表处理策略
订单表(增量及更新)
订单详情表(增量)
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