大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive MapReduce 性能调优实战（下）（24 / 30）
本文深入探索 Hive MapReduce 性能调优，凭借丰富实战案例、创新调优策略与深度技术剖析，打造全面且具前瞻性的性能提升指南。助您突破大数据处理瓶颈，解锁高效数据处理的核心秘诀，引领大数据技术前沿。
06 - Stream如何提高遍历集合效率？
现在很多大数据量系统中都存在分表分库的情况。例如，电商系统中的订单表，常常使用用户 ID 的 Hash 值来实现分表分库，这样是为了减少单个表的数据量，优化用户查询订单的速度。但在后台管理员审核订单时，他们需要将各个数据源的数据查询到应用层之后进行合并操作。例如，当我们需要查询出过滤条件下的所有订单
【大数据】Hive性能调优
学习 Hive 是如何工作的第一个步骤就是学习 EXPLAIN 功能，其可以帮助我们学习 Hive 是如何将查询转化成 MapReduce 任务的。
工作这么多年还不知道如何对MySQL进行性能压测？这也太Low了吧
今天，我们就一起基于MySQL 5.7做一个实际的主键性能压测。让大家切实感受下使用UUID做MySQL的主键和int数字做MySQL的主键，性能到底有多少差异。
进一线互联网大厂担任架构师，需要掌握哪些核心技能？
之前，不少小伙伴问我进大厂当架构师需要掌握哪些核心技能。这不，趁着假期我连夜肝了这篇文章。
