1.从线上某应用多作业并发创建同一HIVE表分区偶现失败问题聊起-深度剖析下HIVE创建表分区的源码优化内部逻辑
2.beehive 源码阅读- go 语言的自动化机器
3.通过深挖Clickhouse源码，我精通了数据去重！源码优化
4.Hive MetaStore 的源码优化挑战及优化方案
5.深入源码分析下 HIVE JDBC 的超时机制及其如何配置 socketTimeOut
6.大数据笔试真题集锦---第五章:Hive面试题

从线上某应用多作业并发创建同一HIVE表分区偶现失败问题聊起-深度剖析下HIVE创建表分区的内部逻辑

       在大数据领域，早期版本的源码优化原生HIVE由于缺乏锁和事务机制，不支持并发写操作。源码优化多作业并发创建同一表分区或写数据到同一表分区时，源码优化爱码打码源码易遇报错或数据不一致问题。源码优化HIVE1.X版本开始加强事务和锁支持，源码优化大幅降低并发写问题。源码优化实践中，源码优化避免同一表分区的源码优化并发写以确保应用一致性。本文分享线上多作业并发写同一表分区时报错问题，源码优化丽江到稻城源码提供解决方法。源码优化

       公司内部使用数据同步工具datago，源码优化用于增强datax并自动清理表分区、源码优化创建表分区。在使用星环TDH平台时，某客户生产环境在多分片并发采集时，datago作业运行失败。问题偶发，需查明底层原因及优化措施。具体报错为HDFS目录不存在。

       问题出现在datago采集作业初始化阶段，php录入成绩源码涉及自动清理旧文件和自动创建表分区配置。异常堆栈与datago源码分析揭示问题原因。解决策略需避免并发创建同一表分区，并避免创建时list分区目录文件。由于无法调整HIVE表分区创建逻辑，需在自动创建表分区上进行调整。

       本文深入剖析HIVE创建表分区内部逻辑，提供解决问题的思路。对HIVE源码感兴趣者可进一步探索相关方法。

beehive 源码阅读- go 语言的自动化机器

       beehive源码深入解析：Go语言中的自动化机器设计

       beehive的核心模块系统在包<p>bees</p>中体现其独特的解耦设计，这使得系统操作简便且易于扩展。神域之战源码只需要少量的学习，就能扩展自己的beehive功能。这里的"bee"代表Worker，执行具体任务，类似于采蜜的工蜂；而"hive"则是一个WorkerPool的工厂，通过简单配置（如一个token）即可创建针对特定任务的bee。

       "chain"是连接事件和处理的关键，它将事件（如博客更新）与响应（如发送邮件）关联起来，通过事件通道（eventChan）触发并执行相应的action。WebBee的实现展示了如何在Run方法中接收事件并唤醒相应的bee，同时ServeHTTP函数负责press"="gzip"。springboot源码解析课程

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，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。