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Q：怎样设计数据分层？
1. 原始数据层 ODS：此层包含从各种数据源获取的未处理的原始数据。这些数据可能来自于业务系统、日志文件、外部数据提供商等。数据在这一层通常以最原始的形式存储，没有进行任何加工处理。
2. 数据处理层 DWD：在此层，原始数据经过清洗、验证、转换等处理，以适应后续的数据分析需求。处理过程可能包括数据的格式化、空值处理、错误数据剔除、数据类型转换、数据编码等。
3. 数据聚合层 ADS：在此层，处理后的数据根据业务需求进行聚合。这可能包括事实表的创建、维度的建立、计算指标的生成等。数据在这一层通常以数据仓库模型（如星型模型或雪花模型）的形式组织。
4. 数据服务层 ：此层为最终用户提供数据访问服务。这可能包括创建数据视图、数据集市、数据立方体等，以满足不同的数据分析和报表需求。数据在这一层通常以对用户友好的形式提供，如图表、仪表盘、报表等。

Q：了解的大数据组件有哪些？
1. Hadoop：Apache Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，主要包括 HDFS（Hadoop Distributed File System）和 MapReduce 两个组件。HDFS 用于在大规模集群上存储大数据，而MapReduce 提供了一种编程模型，用于在 HDFS 上进行分布式数据处理。
2. Spark：Apache Spark 是一个快速的、通用的、大规模数据处理引擎，它提供了一个高级 API，支持 Java, Scala, Python 和 R，以及一个优化的运行时引擎，可以在大规模集群上进行高性能的数据处理。
3. Hive：Apache Hive 是一种建立在 Hadoop 上的数据仓库工具，它提供了一种类 SQL 的查询语言（HiveQL），用于查询、汇总和分析存储在 Hadoop 文件系统中的大规模数据。
4. HBase：Apache HBase 是一个建立在 Hadoop 上的分布式、列式数据库，它用于存储非结构化和半结构化的大规模数据，并提供了实时的数据访问能力。
5. Flink：Apache Flink 是一个针对批处理和流处理的大规模数据处理框架，它提供了一种高效的、分布式的、通用的流处理引擎。
6. Kafka：Apache Kafka 是一个分布式的流处理平台，主要用于构建实时的数据管道和流应用。
7. ZooKeeper：Apache ZooKeeper 是一个分布式的服务协调系统，提供了一种为分布式应用提供一致性服务的机制。

Q：spark底层计算原理？
1. RDD：RDD 是 Spark 中的基本数据结构，它是一个分布式的元素集合。每个 RDD 都被分割成多个分区，每个分区都会在集群中的不同节点上进行处理。
2. 懒加载：Spark 使用懒加载（lazy evaluation）的方式进行计算。这意味着，当用户对 RDD 执行转换操作（如 map、filter 等）时，这些操作并不会立即执行，而是记录下来，形成一个 "操作图"（或称为 "血缘图"）。只有当需要返回结果给驱动程序或将数据写出到文件系统时，这些操作才会真正执行。这种方式可以让 Spark 更有效地优化计算过程。
3. 转换和动作：RDD 支持两种类型的操作：转换（transformation）和动作（action）。转换操作会生成一个新的 RDD，如 map、filter 等。动作操作会触发计算并返回结果给驱动程序，如 count、collect 等。
4. 持久化：用户可以通过持久化（persist）或缓存（cache）操作来将 RDD 保存在内存中，以便于多次访问。这对于迭代算法或共享数据集等场景非常有用。
5. 容错：RDD 通过记录转换操作的 "血缘关系"（lineage）来实现容错。如果某个分区的数据丢失，Spark 可以通过血缘关系重新计算丢失的数据，而不需要进行复杂的数据恢复。
6. 调度：Spark 使用一个 DAG（Directed Acyclic Graph）调度器来管理计算任务。Spark 会将操作图划分为多个阶段（stage），每个阶段包含多个任务（task），每个任务对应 RDD 的一个分区的计算。Spark 调度器会尽可能地将需要进行 shuffle 操作的任务放在同一阶段，以减少数据传输的开销。
7. Spark SQL, DataFrame and Dataset：除了基本的 RDD API，Spark 还提供了 Spark SQL 和 DataFrame/Dataset API，这些 API 提供了更高级的数据操作方式，如 SQL 查询和列式操作等。同时，它们还能享受到 Catalyst 优化器的优化，提高计算效率。

Q：join底层逻辑
1. 嵌套循环连接（Nested Loop Join）：这是最基本的 JOIN 实现方式。对于每一行 R 在表 A 中，扫描整个表 B 查找匹配的行。这种方法简单直观，但如果两个表的大小都很大，那么这种方法的效率会非常低。
2. 排序合并连接（Sort Merge Join）：在这种方法中，数据库首先将两个表按照连接键进行排序，然后同时扫描两个表进行连接。这种方法的优点是不需要索引，并且在两个表的大小差不多时效率很高。但如果两个表的大小差别很大，那么这种方法的效率就不是很高。
3. 散列连接（Hash Join）：散列连接是一种在内存中通过散列技术处理连接操作的方法。这种方法中，数据库首先选取两个表中的一个（通常是较小的那个），然后根据连接键创建一个散列表。然后，数据库扫描另一个表，并使用相同的散列函数处理连接键，找到在散列表中的匹配行。散列连接在处理大规模数据时效率很高，但它要求至少有一个表（或两个表的一部分）能够放进内存。

Q：举例A（3） join B （5） 有几条数据
在 SQL 中，JOIN 操作是根据给定的连接条件，将两个表中的行组合在一起。如果你没有给出具体的连接条件，我将假设你是在问一个简单的交叉连接（CROSS JOIN），也称为笛卡尔积。对于表 A 有 3 条记录，表 B 有 5 条记录，做 CROSS JOIN，结果将会有 3 * 5 = 15 条记录。这是因为每一条来自 A 的记录都会与 B 中的每一条记录配对，所以总的配对数就是 A 和 B 中记录数的乘积。
然而，如果你是在问其他类型的 JOIN（例如 INNER JOIN，LEFT JOIN，RIGHT JOIN 或 FULL JOIN），那么结果将取决于给定的连接条件以及满足这些条件的行的数量。