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在数据开发过程中，遇到数据量特别大的情况下，你一般会做那些优化？
数据分区分片：分批处理，避免一次性加载太多数据导致内存溢出
SQL优化：优化sql，join优化，大小表join，小表采用广播join，避免shuffle；将复杂子查询拆分为临时表，提升可读性和性能；
数据预处理：提前计算常用聚合数据，减少实时计算压力；将数据分为原始层、清洗层和聚合层，逐层处理。
你在开发过程中 遇到最棘手的问题是什么？ 怎么解决的？
数据倾斜：定位数据倾斜的key，随机值+撒盐
数据量大：分片，算法优化
如何解决数据质量问题？
可以设置一些数据质量规则，比如数据的完整性、准确性、一致性等方面的规则，然后通过工具或者代码来检查数据是否符合这些规则。还可以对数据进行抽样检查，或者对比不同数据源的数据是否一致。
什么是维度建模？
维度建模是一种用于数据仓库和商业智能系统的数据建模方法，旨在优化查询性能和分析效率。其核心思想是将数据组织为易于理解和分析的结构，通常包括事实表和维度表两部分。
数据库和数据仓库的区别？
数据库通常是面向事务处理的，主要用于存储和管理日常业务数据。
而数据仓库则是面向分析的，它整合了来自不同数据源的数据，经过清洗、转换等处理后，为数据分析和决策支持提供数据基础。