大数据一锅端

Hive 离线数仓口径：以“启动日志”为 DWD 明细，构建 DWS 主题汇总（dws_member_start_day / week / month），最终在 ADS 层输出活跃会员数（DAU

Hive 离线数仓中的 JSON 数据处理，覆盖三类最常见需求：1）从 JSON 串中取数组字段并在 SQL 中 explode 展开；2）从 JSON 串中同时解析普通字段（json_tuple）

离线数仓（2026）中 ODS（Operational Data Store）层的工程落地，给出 Hive 外部表（external table）+ 按天分区（partition dt）承接原始日志的

Apache Flume 的离线日志采集链路，给出一套工程化落地：使用 Taildir Source 监控多个目录与多文件正则匹配，为不同目录日志注入 logtype 等 Header；通过自定义 I

使用 TAILDIR Source 监控多个目录（start/event），通过 filegroups headers 为不同来源打上 logtype；再配合自定义 Interceptor 从日志正文

Flume 1.9.0 在离线数仓（日志采集→HDFS）场景的工程化优化：从 Source→Channel→Sink 全链路给出 batchSize、Memory/File Channel 的 cap

离线数仓建设，给出“日志采集→落地→分层→指标”的工程化路径。会员以设备唯一标识（Android IMEI / iOS OpenUDID）为口径，输出新增会员、活跃会员（DAU/WAU/MAU）与留存

离线数据仓库（离线数仓）总体架构设计与落地方法：框架选型对比 Apache 社区版与第三方发行版（CDH/HDP/FusionInsight），梳理数据采集（DataX/Flume/Sqoop/Log

业务拆分（前台/运营后台/商家后台）→数据来源（启动/点击日志、下单/支付/退款等交易数据）→数据埋点（页面统计/操作统计、需求—采集—上报—清洗加工—入仓—分析—展示）→指标体系（准确/可解释/结构

离线数仓建模实践，系统梳理事实表（Fact Table）与维度表（Dimension Table）的核心概念、事实类型（可加/半可加/不可加）与粒度（交易/快照/累积快照）对查询性能与可分析性的决定性

（Offline Data Warehouse）在企业落地时最常见的两类问题：数据集市扩张导致的数据孤岛、以及数仓分层边界不清导致的重复计算与口径混乱，给出可执行的工程化拆解。你会看到数据集市

2026 年工程实践，梳理数据仓库（数仓）的核心概念与落地关注点：从企业数据孤岛出发，解释数据仓库的四大特征——面向主题（Subject Oriented）、集成（Integrated）、相对稳定

2026 年仍在使用 CentOS/RHEL 系（含兼容发行版）的运维/开发，给出 Grafana 11.3.0（grafana-enterprise-11.3.0-1.x86_64.rpm）

常见的 Prometheus 监控落地场景：在 Rocky Linux（兼容 CentOS/RHEL）上安装 node_exporter-1.8.2 暴露主机指标，并接入 Prometheus

Prometheus 2.53.2（2025/2026 仍常见在存量环境）**给出一套可复用的落地流程：在监控机下载并解压二进制，编写 prometheus.yml 完成 scrape_interva

KMeans 选 n_clusters 方法：在候选簇数（如 2/4/6/8）上计算 silhouette_score 与 silhouette_samples，结合轮廓系数分布图与聚类散点图判断最优

scikit-learn（sklearn）KMeans（2026）解释三个最常用对象：cluster_centers_（聚类中心）、inertia_（簇内平方和/Within-Cluster Sum

K-Means 聚类给出一套“可验证、可复现、可排错”的工程化流程：先用二维 testSet 数据集做算法验证（pd.read_table 读取、追加虚拟标签列、plt.scatter 可视化、绘制质

Python K-Means 聚类实现：基于 NumPy 广播计算欧式距离平方和（distEclud），在特征范围内均匀采样初始化质心（randCent），并使用 Pandas 统一容器 result

聚类算法 K-Means，梳理监督学习与无监督学习的差异（是否需要标签 Y），并给出聚类在客户细分、RFM 分析、图像/语音/视频压缩、异常检测等工程场景的落地路径。重点解释 K-Means 的关键概