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1.大数据笔试真题集锦---第五章:Hive面试题
2.mimikatz源码分析-lsadump模块（注册表）
3.LevelDB 源码剖析1 -- 原理
4.大数据工程师岗位职责(必备18篇）
大数据笔试真题集锦---第五章:Hive面试题
我会不间断地更新维护，码阅希望对正在寻找大数据工作的码阅朋友们有所帮助。 第五章目录 第五章 Hive 5.1 Hive 运行原理（源码级） 1.1 reduce端join 在reduce端，码阅对两个表的码阅数据分别标记tag，发送数据。码阅根据分区分组规则获取相同key的码阅培训后台源码数据，再根据tag进行join操作，码阅完成实际连接。码阅 1.2 map端join 将小表复制到每个map task的码阅内存中，仅扫描大表，码阅对大表中key在小表中存在时进行join操作。码阅使用DistributedCache.addCacheFile设置小表，码阅通过标准IO获取数据。码阅 1.3 semi join 先将参与join的码阅表1的key复制到表3中，复制多份到各map task，码阅过滤不在新表3的表2数据，最后进行reduce。 5.2 Hive 建表5.3.1 传统方式建表
定义数据类型，如：TINYINT, STRING, TIMESTAMP, DECIMAL。 使用ARRAY, MAP, STRUCT结构。5.3.2 CTAS查询建表
创建表时指定表名、存储格式、数据来源查询语句。 缺点：默认数据类型范围限制。5.3.3 Like建表
通过复制已有表的结构来创建新表。5.4 存储格式和压缩格式
选择ORC+bzip/gzip作为源存储，ORC+Snappy作为中间存储。 分区表单文件不大采用gzip压缩，桶表使用bzip或lzo支持分片压缩。 设置压缩参数，如"orc.compress"="gzip"。5.5 内部表和外部表
外部表使用external关键字和指定HDFS目录创建。 内部表在创建时生成对应目录的文件夹，外部表以指定文件夹为数据源。 内部表删除时删除整个文件夹，外部表仅删除元数据。5.6 分区表和分桶表
分区表按分区字段拆分存储，避免全表查询，提高效率。 动态分区通过设置参数开启，根据字段值决定分区。 分桶表依据分桶字段hash值分组拆分数据。5.7 行转列和列转行
行转列使用split、explode、laterview，列转行使用concat_ws、collect_list/set。5.8 Hive时间函数
from_unixtime、unix_timestamp、to_date、month、weekofyear、quarter、trunc、current_date、date_add、date_sub、datediff。 时间戳支持转换和截断，标准格式为'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'。 month函数基于标准格式截断，日本源码识别时截取前7位。5.9 Hive 排名函数
row_number、dense_rank、rank。5. Hive 分析函数：Ntile
效果：排序并分桶。 ntile(3) over(partition by A order by B)效果，可用于取前%数据统计。5. Hive 拉链表更新
实现方式和优化策略。5. Hive 排序
order by、order by limit、sort by、sort by limit的原理和应用场景。5. Hive 调优
减少distinct、优化map任务数量、并行度优化、小文件问题解决、存储格式和压缩格式设置。5. Hive和Hbase区别
Hive和Hbase的区别，Hive面向分析、高延迟、结构化，Hbase面向编程、低延迟、非结构化。5. 其他
用过的开窗函数、表join转换原理、sort by和order by的区别、交易表查询示例、登录用户数量查询、动态分区与静态分区的区别。mimikatz源码分析-lsadump模块（注册表）
mimikatz是一款内网渗透中的强大工具，本文将深入分析其lsadump模块中的sam部分，探索如何从注册表获取用户哈希。
首先，简要了解一下Windows注册表hive文件的结构。hive文件结构类似于PE文件，包括文件头和多个节区，每个节区又有节区头和巢室。其中，巢箱由HBASE_BLOCK表示，巢室由BIN和CELL表示，整体结构被称为“储巢”。通过分析hive文件的结构图，可以更直观地理解其内部组织。
在解析过程中，需要关注的关键部分包括块的签名（regf）和节区的签名（hbin）。这些签名对于定位和解析注册表中的数据至关重要。
接下来，深入解析mimikatz的解析流程。在具备sam文件和system文件的情况下，主要分为以下步骤：获取注册表system的句柄、读取计算机名和解密密钥、获取注册表sam的句柄以及读取用户名和用户哈希。若无sam文件和system文件，mimikatz将直接通过官方API读取本地机器的注册表。
在mimikatz中，会定义几个关键结构体，包括用于标识操作的注册表对象和内容的结构体（PKULL_M_REGISTRY_HANDLE）以及注册表文件句柄结构体（HKULL_M_REGISTRY_HANDLE）。这些结构体包含了文件映射句柄、映射到调用进程地址空间的中远配送源码位置、巢箱的起始位置以及用于查找子键和子键值的键巢室。
在获取注册表“句柄”后，接下来的任务是获取计算机名和解密密钥。密钥位于HKLM\SYSTEM\ControlSet\Current\Control\LSA，通过查找键值，将其转换为四个字节的密钥数据。利用这个密钥数据，mimikatz能够解析出最终的密钥。
对于sam文件和system文件的操作，主要涉及文件映射到内存的过程，通过Windows API（CreateFileMapping和MapViewOfFile）实现。这些API使得mimikatz能够在不占用大量系统资源的情况下，方便地处理大文件。
在获取了注册表系统和sam的句柄后，mimikatz会进一步解析注册表以获取计算机名和密钥。对于密钥的获取，mimikatz通过遍历注册表项，定位到特定的键值，并通过转换宽字符为字节序列，最终组装出密钥数据。
接着，解析过程继续进行，获取用户名和用户哈希。在解析sam键时，mimikatz首先会获取SID，然后遍历HKLM\SAM\Domains\Account\Users，解析获取用户名及其对应的哈希。解析流程涉及多个步骤，包括定位samKey、获取用户名和用户哈希，以及使用samKey解密哈希数据。
对于samKey的获取，mimikatz需要解密加密的数据，使用syskey作为解密密钥。解密过程根据加密算法（rc4或aes）有所不同，但在最终阶段，mimikatz会调用系统函数对数据进行解密，从而获取用户哈希。
在完成用户哈希的解析后，mimikatz还提供了一个额外的功能：获取SupplementalCreds。这个功能可以解析并解密获取对应用户的SupplementalCredentials属性，包括明文密码及哈希值，为用户提供更全面的哈希信息。
综上所述，mimikatz通过解析注册表，实现了从系统中获取用户哈希的高效功能，为内网渗透提供了强大的工具支持。通过深入理解其解析流程和关键结构体的定义，可以更好地掌握如何利用mimikatz进行深入的安全分析和取证工作。
LevelDB 源码剖析1 -- 原理
LSM-Tree，全称Log-Structured Merge Tree，被广泛应用于数据库系统中，如HBase、Cassandra、LevelDB和SQLite，甚至MongoDB 3.0也引入了可选的LSM-Tree引擎。这种数据结构旨在提供优于传统B+树或ISAM（Indexed Sequential Access Method）方法的写入吞吐量，通过避免随机的本地更新操作实现。
LSM-Tree的核心思想基于磁盘性能的特性：随机访问速度远低于顺序访问，三个数量级的祈祷网站源码差距。因此，简单地将数据附加至文件尾部（日志或堆文件策略）可以提供接近理论极限的写入吞吐量。尽管这种方法足够简单且性能良好，但它有一个明显的缺点：从日志中随机读取数据需要花费更多时间，因为需要按时间顺序从近及远扫描日志直至找到所需键。因此，日志策略仅适用于简单的数据访问场景。
为了应对更复杂的读取需求，如基于键的搜索、范围搜索等，LSM-Tree引入了一种改进策略，通过创建一系列排序文件来存储数据，每次写入都会生成一个新的文件，同时保留了日志系统优秀的写性能。在读取数据时，系统会检查所有文件，并定期合并文件以减少文件数量，从而提高读取性能。
在LSM-Tree的基本算法中，写入数据按照顺序保存到一组较小的排序文件中。每个文件代表了一段时间内的数据变更，且在写入前进行排序。内存表作为写入数据的缓冲区，用于保持键值的顺序。当内存表填满后，已排序的数据刷新到磁盘上的新文件。系统会周期性地执行合并操作，选择一些文件进行合并，以减少文件数量和删除冗余数据，同时维持读取性能。
读取数据时，系统首先检查内存缓冲区，若未找到目标键，则以反向时间顺序检查各个文件，直到找到目标键。合并操作通过定期将文件合并在一起，控制文件数量和读取性能，即使文件数量增加，读取性能仍可保持在可接受范围内。通过使用内存中保存的页索引，可以优化读取操作，尤其是在文件末尾保留索引块，这通常比直接二进制搜索更高效。
为了减少读取操作时访问的文件数量，新实现采用了分级合并（Leveled Compaction），即基于级别的文件合并策略。这不仅减少了最坏情况下需要访问的文件数量，还减少了单次压缩的副作用，同时提供更好的读取性能。分级合并与基本合并的主要区别在于文件合并的策略，这使得工作负载扩展合并的影响更高效，同时减少总空间需求。
大数据工程师岗位职责(必备篇）
大数据工程师岗位职责（1）
职责包括团队建设、技术攻关、性能优化、数据标准编制、数据模型设计、项目方案设计与管理、数据采集与加工、分析挖掘模型算法实施等。apex全套源码
任职资格要求：1年以上数据开发经验，SQL、Hadoop、Mpp、Oracle技术基础，编程语言基础，二本以上学历，计算机专业优先，个人素质包括长远眼光、团队协作、学习能力、抗压性等。
大数据工程师岗位职责（2）
职责侧重于hadoop/spark生态系统的产品研发，海量数据全文检索、业务关联分析、数据抽取、清洗、转化等。
任职要求包括Hadoop、HBase、Spark等技术开发经验，搜索引擎开发经验，Python、R语言，企业级应用平台开发经验，本科及以上学历，计算机、软件工程、统计学、数学专业背景，3年以上互联网、金融等行业经验，良好的代码习惯、团队协作能力，熟悉项目管理工具。
大数据工程师岗位职责（3）
职责涵盖数据分析、工具开发、分布式平台应用开发、平台维护与优化。
任职要求为本科及以上学历，计算机专业，5年及以上的大数据ETL或数据开发经验，精通Java或Python，熟悉Hadoop、HDFS、Hive、HBase、Spark等技术，具备数据仓库开发经验或BI系统开发经验。
大数据工程师岗位职责（4）
职责涉及数据分析与建模、核心算法编写、项目需求分析、系统设计、编码，新技术研究与验证。
任职要求为精通数据建模与数据体系建设，丰富hadoop体系开发经验，精通kafka、flume、hive、impala、hbase、spark等技术，具有+节点hadoop集群开发、运维经验，硬件规划能力。
大数据工程师岗位职责（5）
职责包括大数据产品设计与开发、业务分析、数据抽象、模型化、平台维护与优化等。
任职要求为本科学历，2年以上大数据应用开发经验，Java、Python、Scala编程经验，熟悉Hadoop、Spark、Hbase、hive等技术，具备ETL开发与运维能力。
大数据工程师岗位职责（6）
职责为公司大数据集群构建与优化、监控预警、平台完善，确保稳定性与安全性，集群容量规划、扩容、性能优化。
任职要求为Linux系统操作、Shell或Python脚本编写、Hadoop、Strom、Spark、HDFS、Kafka、Zookeeper、Hbase、Redis、ElasticSearch、fastdfs等组件框架知识，软硬件设备与网络原理知识，丰富的大数据平台部署、运维与性能优化经验。
大数据工程师岗位职责（7）
职责包括大数据业务集群运维、容量规划、架构设计、业务监控、应急响应、应用监控与容量管理。
任职要求为计算机或相关专业本科及以上学历，至少2年以上运维或开发经验，Hadoop、HBase、Hive、Flink、Spark、Kafka、Elasticsearch、Flume等开源项目经验优先，熟悉Java、shell语言，掌握puppet、kerberos应用。
大数据工程师岗位职责（8）
职责涉及大数据集群运维、日常部署、升级、扩容、迁移，集群架构设计与改进，运维技术研究与优化，应用系统运维。
任职要求为掌握java、shell语言，了解Docker，有Spring Cloud微服务架构开发经验优先，熟悉Hadoop、Hbase、Hive、Storm、Spark、Kafka等开源项目，精通Linux操作系统管理与优化。
大数据工程师岗位职责（9）
职责包括大数据平台运维、架构审核、业务监控、持续交付、应急响应、容量规划，保证服务高效稳定运行。
任职要求为计算机相关专业本科及以上学历，3年以上相关工作经验，精通Hadoop、Impala、Hive、Spark等组件原理，有实际部署维护经验，故障排查能力，服务意识，团队协作能力，主动思考与自我驱动力。
大数据工程师岗位职责（）
职责为大数据集群构建、性能优化、架构设计与改进，运维自动化技术研究，大数据平台运维与管理。
任职要求为中等规模集群环境下的Hadoop/Impala/Hive/Spark集群运维经验，对HDFS、YARN、Kafka、Spark、HBase、Kerberos、Hive、Kudu、Zookeeper等参数调优，实际处理集群在线版本升级、数据迁移、集群扩容等任务，熟悉Kerberos安全认证系统。
大数据工程师岗位职责（）
职责包括大数据平台运维、架构审核、业务监控、持续交付、应急响应、容量规划，保证线上服务高效稳定运行。
任职要求为计算机专业本科学历，3年以上相关工作经验，精通Hadoop、HDFS、YARN、Kafka、Spark、HBase、Kerberos、Hive、Kudu、Zookeeper等组件原理，具备故障排查能力，技术敏感度，服务意识，团队协作能力，主动思考与自我驱动力。
大数据工程师岗位职责（）
职责涵盖大数据集群构建、任务调度、监控预警、性能优化，集群容量规划、扩容与日常巡检，大数据业务自动化运维技术研究与优化。
任职要求为熟悉Linux系统、Shell或Python脚本编写、大数据生态圈组件框架知识，软硬件设备与网络原理，丰富的大数据平台部署、运维与性能优化经验，系统自动化运维能力，JVM虚拟机调优，jenkins持续集成，文档编写能力，适应短期出差。
大数据工程师岗位职责（）
职责为大数据平台运维保障、架构审核、业务监控、持续交付、应急响应、容量规划，支撑业务与数据量快速扩张。
任职要求为计算机相关专业本科及以上学历，3年以上相关工作经验，精通Hadoop、HDFS、YARN、Kafka、Spark、HBase、Kerberos、Hive、Kudu、Zookeeper等组件原理，故障排查能力，技术敏感度，服务意识，团队协作能力，主动思考与自我驱动力，动态编排容器技术与虚拟化技术经验，阅读源码能力。
大数据工程师岗位职责（）
职责包括规划、设计、选型大数据平台，自动化运维工具开发与使用，性能优化与问题解决，Hadoop、Hive、Hbase、Storm、Spark等技术框架与java、scala、sqllite等相关技术的掌握，参与大数据产品未来技术架构方向规划，数据库搭建、备份、维护与性能调优，系统运维、监控与故障分析处理，团队协作能力，文档编写与维护，大型开源系统维护经验。
大数据工程师岗位职责（）
职责为团队建设和日常管理，核心技术问题攻关、性能优化，城市级大数据平台业务支撑，数据标准编制与模型设计，项目中数据相关方案设计与管理，数据采集、加工、分析挖掘实施。
任职资格包括1年以上数据开发经验，SQL、Hadoop、Mpp、Oracle技术，编程语言基础，二本以上学历，计算机专业，个人素质要求包括长远眼光、态度诚恳、岗位稳定性、自学能力、抗压性、数据工作兴趣与职业规划。
大数据工程师岗位职责（）
职责涉及数据分析、建模、需求分析、系统设计与编码，新技术研究与验证，架构设计与改造，技术实施方案制定，子系统设计与开发。
任职要求为精通数据建模与数据体系建设，丰富的基于hadoop体系的数据平台、数据仓库建设经验，精通基于hadoop源码开发与优化改造，hadoop生态体系各项技术，如kafka、flume、hive、impala、hbase、spark等，+节点hadoop集群开发与运维经验，硬件规划能力。
大数据工程师岗位职责（）
职责包括基于hadoop/spark全文检索与搜索引擎产品开发，海量数据分析、关联关系研究与业务应用结合，数据抽取、清洗、转化等数据处理程序开发。
任职要求为熟悉Hadoop、HBase、Spark等技术及其生态圈，具备相关项目开发经验，有数据实时计算项目经验优先，搜索引擎开发经验，Python、R语言，企业级应用平台开发经验，本科及以上学历，计算机、软件工程、统计学、数学专业背景，互联网、金融等行业3年以上工作经验，良好的代码习惯与团队协作经验。
大数据工程师岗位职责（）
职责涵盖数据分析与清理，大数据工具开发，分布式平台应用开发，平台维护与优化。
任职要求为本科及以上学历，计算机专业，5年及以上的大数据ETL或数据开发经验，熟悉Hadoop、HDFS、Hive、HBase、Spark、Kafka等技术，具备数据仓库开发经验或BI系统开发经验，熟悉Java或Python编程语言，熟悉大数据架构体系。