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Kafka 生产者确认、幂等与事务交付语义
从 acks、ISR、幂等重试与事务提交解释 Kafka 交付边界，用有限事件样本区分记录重复、分区顺序和外部业务副作用。
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Kafka KRaft 仲裁、元数据日志与控制面巡检
区分 KRaft 投票成员、发现地址与功能级别，通过有限仲裁采样和元数据日志趋势判断控制面健康，明确多数派、节点身份及停止维护的条件。
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Hadoop 小文件治理与数据一致性验收
从文件增长来源、元数据与查询成本选择合并或归档方案，在独立候选目录验证语义、性能和发布回退条件。
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Hadoop 高可用与恢复演练规划
区分 QJM 日志多数派、自动切换与 fencing，核对恢复输入、隔离演练和新写入后的回切边界。
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Hadoop 架构基础：HDFS、YARN 与计算链路
理解 HDFS 存储、YARN 调度和计算引擎的责任边界，用有限入口检查与应用时间线建立 Hadoop 集群的架构认识。
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Iceberg 表元数据、快照与时间旅行
理解 catalog、metadata、manifest 与文件引用链，用有限元数据查询验证快照关系、时间旅行和历史保留条件。
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Hive SQL 编译、调度与执行诊断
沿 HiveServer2、Metastore、YARN 与 Tez 解释查询耗时，核对裁剪、统计和 Join 长尾，以固定输入验收优化。
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Hive Metastore 与分区登记治理
核对 Hive 表类型、分区登记、HMS 持久化与真实目录，区分元数据修复、ACID 维护和数据恢复边界。
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YARN 应用排队与资源瓶颈排查
围绕 Hadoop YARN 应用状态、队列配额、AM 资源和节点可放置性进行故障排查，定位资源空闲却无法调度的原因。
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HDFS 容量与副本健康巡检
使用 HDFS 报告和指定路径检查，识别 DataNode 容量倾斜、副本不足与文件损坏，记录 Hadoop 集群的日常健康基线。
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Doris 架构、数据模型与乱序更新设计
区分 Doris 存算形态与三类数据模型，核查业务主键、Sequence、分区分桶和重放语义，形成可验收的建模方案。
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Spark 流任务 checkpoint 与恢复边界
联查输入位点、checkpoint、状态与输出提交，设计有限恢复演练，识别 Kafka 起点、重复写入与状态兼容限制。
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Spark SQL 执行计划与性能诊断
结合扫描、Join、Shuffle、Task 长尾和 AQE 最终计划定位 SQL 瓶颈，用固定输入验证结果一致性与资源收益。
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Spark 架构与执行过程：从 Driver 到 Task
通过有限分组样本理解 Driver、Executor、Stage、Shuffle 和 AQE，区分应用排队、计算与输出提交的耗时。
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StarRocks 存算一体与存算分离架构核验
比较 shared-nothing 的 BE 本地副本与 shared-data 的 CN、共享存储和缓存，建立版本能力、冷热负载与迁移恢复检查。
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StarRocks 物化视图刷新与数据新鲜度
按任务链和分区覆盖解释 StarRocks 异步视图刷新，区分同步调用、透明重写与陈旧容忍，核对维表修订和业务截止点。
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Iceberg Spark 写入与文件维护
区分文件落盘与原子提交，在隔离小表演练数据重写和 orphan 预览，核对业务幂等、保留与恢复边界。
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StarRocks Query Profile 与冷热查询调优
用查询 ID 和 ANALYZE PROFILE 关联实际执行，区分扫描、文件碎片、Join 倾斜、聚合与共享存储冷读，验证优化收益。
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StarRocks Stream Load 与主键更新实践
核对 Stream Load 结果、Primary Key 与条件更新语义，辨别部分更新和 Merge Commit 的确认边界，防止乱序覆盖与重复推进。
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Kafka 消费积压与副本健康只读诊断
联查消费组提交位点、分区分配、ISR 和 Broker 指标，识别消费端处理瓶颈、分区倾斜、重平衡与复制风险。