sql的核心概念包括：1. 数据定义语言（ddl），用于创建、修改和删除表结构，如create table、alter table和drop table；2. 数据操作语言（dml），用于查询、插入、更新和删除数据，核心命令为se...

大厂的sql远不止增删改查，其本质区别在于面对的是海量数据、复杂业务和高并发场景下的系统性挑战。1. 数据量级上，大厂处理pb甚至eb级数据，需依赖分区表、列式存储、索引策略及分布式架构（如...

sql本身不直接处理大数据，而是通过作为统一查询接口与hive、spark sql、snowflake等分布式引擎结合，将sql查询转化为分布式任务以实现pb级数据处理；1. 分区和分桶可减少数据扫描量并优化join...

sql在大数据领域仍占有一席之地，因为1.它擅长处理结构化和半结构化数据的复杂查询与分析；2.其成熟的生态和分布式sql引擎（如spark sql、presto）可在大规模数据上高效执行join、聚合和窗口函...

hbase在centos上启动失败可能由多种原因引起，以下是一些常见的问题及其解决方法： 1. 配置文件错误 问题描述：HBase的配置文件（如hbase-site.xml）中可能存在错误，例如指定了不存在的目录或...

sql语言通过解析语句构建数据血缘，核心步骤包括sql语句收集、sql解析生成ast、关系抽取与映射、转换逻辑识别、血缘图谱构建与存储、可视化与查询；2. 表级血缘追踪源表与目标表依赖，列级血缘...

数据倾斜对sql查询性能的影响是灾难性的，主要表现为查询耗时显著增加、出现长尾任务、内存溢出（oom）、网络i/o瓶颈以及集群资源利用率不均。1. 查询耗时剧增：因倾斜键导致部分节点处理数据量...

python实现近实时数据处理的核心在于转向流处理架构，其关键组件包括数据摄入层（如kafka）、流处理引擎（如faust、pyspark structured streaming、pyflink）、数据存储层（如cassandra、mongod...

数据归档的核心在于剥离历史数据以提升数据库性能，具体包括识别归档对象、选择归档目标、分批迁移数据、调整应用逻辑。1.识别归档对象：基于时间或业务状态筛选低频访问的冷数据；2.选择归档目...

节后上班第一天，按照计划开始搭建hadoop和hive实验环境，但尚未开始安装就遇到了一个难题：jdk安装包解压时提示空间不足。原先的四个虚拟机，每台分配了8g内存，其中根文件系统占用6g，完成fab...