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【抖音助手源码】【席位跟踪源码】【开源rtl源码】hive 源码分析

2024-11-25 05:03:50 来源:316game 源码 分类:探索

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创建表分区的源码内部逻辑
2.beehive 源码阅读- go 语言的自动化机器
3.Flink深入浅出:JDBC Connector源码分析
4.大数据笔试真题集锦---第五章:Hive面试题
5.mimikatz源码分析-lsadump模块(注册表)
6.spark sql源码系列 | with as 语句真的会把查询的数据存内存嘛?

hive 源码分析

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,早期版本的分析原生HIVE由于缺乏锁和事务机制,不支持并发写操作。源码多作业并发创建同一表分区或写数据到同一表分区时,分析易遇报错或数据不一致问题。源码HIVE1.X版本开始加强事务和锁支持,分析抖音助手源码大幅降低并发写问题。源码实践中,分析避免同一表分区的源码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,分析提供解决方法。源码

       公司内部使用数据同步工具datago,分析用于增强datax并自动清理表分区、源码创建表分区。分析在使用星环TDH平台时,源码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,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,席位跟踪源码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。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"。

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、开源rtl源码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、自制赛车源码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,epoll设置源码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。

spark sql源码系列 | with as 语句真的会把查询的数据存内存嘛?

       在探讨 Spark SQL 中 with...as 语句是否真的会把查询的数据存入内存之前,我们需要理清几个关键点。首先,网上诸多博客常常提及 with...as 语句会将数据存放于内存中,来提升性能。那么,实际情况究竟如何呢?

       让我们以 hive-sql 的视角来解答这一问题。在 hive 中,有一个名为 `hive.optimize.cte.materialize.threshold` 的参数。默认情况下,其值为 -1,代表关闭。当值大于 0 时(如设置为 2),with...as 语句生成的表将在被引用次数达到设定值后物化,从而确保 with...as 语句仅执行一次,进而提高效率。

       接下来,我们通过具体测试来验证上述结论。在不调整该参数的情况下,执行计划显示 test 表被读取了两次。此时,我们将参数调整为 `set hive.optimize.cte.materialize.threshold=1`,执行计划显示了 test 表被物化的情况,表明查询结果已被缓存。

       转而观察 Spark SQL 端,我们并未发现相关优化参数。Spark 对 with...as 的操作相对较少,在源码层面,通过获取元数据时所做的参数判断(如阈值与 cte 引用次数),我们可以发现 Spark 在这个逻辑上并未提供明确的优化机制,来专门针对 with...as 语句进行高效管理。

       综上所述,通过与 hive-sql 的对比以及深入源码分析,我们得出了 with...as 语句在 Spark SQL 中是否把数据存入内存的结论,答案并不是绝对的。关键在于是否通过参数调整来物化结果,以及 Spark 在自身框架层面并未提供特定优化策略来针对 with...as 语句进行内存管理。因此,正确使用 with...as 语句并结合具体业务场景,灵活调整优化参数策略,是实现性能提升的关键。

通过深挖Clickhouse源码,我精通了数据去重!

       数据去重的Clickhouse探索

       在大数据面试中,数据去重是一个常考问题。虽然很多博主已经分享过相关知识,但本文将带您深入理解Hive引擎和Clickhouse在去重上的差异,尤其是后者如何通过MergeTree和高效的数据结构优化去重性能。

       Hive去重

       Hive中,distinct可能导致数据倾斜,而group by则通过分布式处理提高效率。面试时,理解MapReduce的数据分区分组是关键。然而,对于大规模数据,Hive的处理速度往往无法满足需求。

       Clickhouse的登场

       面对这个问题,Clickhouse凭借其列存储和MergeTree引擎崭露头角。MergeTree的高效体现在它的数据分区和稀疏索引,以及动态生成和合并分区的能力。

       Clickhouse:Yandex开源的实时分析数据库,每秒处理亿级数据

       MergeTree存储结构:基于列存储,通过合并树实现高效去重

       数据分区和稀疏索引

       Clickhouse的分区策略和数据组织使得去重更为快速。稀疏索引通过标记大量数据区间,极大地减少了查询范围,提高性能。

       优化后的去重速度

       测试显示,Clickhouse在去重任务上表现出惊人速度,特别是通过Bitmap机制,去重性能进一步提升。

       源码解析与原则

       深入了解Clickhouse的底层原理,如Bitmap机制,对于优化去重至关重要,这体现了对业务实现性能影响的深度理解。

       总结与启示

       对于数据去重,无论面试还是日常工作中,深入探究和实践是提升的关键。不断积累和学习,即使是初入职场者也能在大数据领域找到自己的位置。

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