问题一：当应用依赖过于复杂，每个应用依赖外部三四十个二方库时，应该如何解决依赖冲突？
当应用依赖过于复杂，每个应用依赖外部三四十个二方库时，应该如何解决依赖冲突？
参考回答：
当应用依赖过于复杂，每个应用依赖外部三四十个二方库时，应该从全局视角考虑优化应用架构和进行依赖治理，而非仅仅从局部解决冲突。具体措施包括：1.复杂依赖标准化：由专人进行复杂依赖的统一包装和标准化，降低接入成本，提升组织协同效率。 
2.重量级依赖代理服务化：对于引入jar包过多的依赖，封装为标准代理服务，避免应用被巨无霸二方包拖慢。
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问题二：为什么重量级依赖需要进行代理服务化？
为什么重量级依赖需要进行代理服务化？
参考回答：
重量级依赖（如IC、TP、优惠中心的二方包）通常包含大量的jar包，如果直接引入应用，会导致应用启动速度变慢，维护难度增加。因此，将这些重量级依赖封装为标准代理服务，可以避免应用被这些巨无霸二方包拖慢，同时提高系统的可维护性和可扩展性。
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问题三：Shuffle在大数据计算中的重要性体现在哪些方面？
Shuffle在大数据计算中的重要性体现在哪些方面？
参考回答：
Shuffle在大数据计算中的重要性主要体现在三个方面：首先，其覆盖率高，超过50%的作业都包含至少一个Shuffle；其次，资源消耗大，例如阿里内部平台Shuffle的CPU占比超过20%；第三，稳定性差，硬件资源的稳定性中磁盘和网络相对较弱，而Shuffle的资源消耗正是这些方面，容易导致OutOfMemory和Fetch Failure等错误。
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问题四：传统Shuffle机制存在哪些主要问题？
传统Shuffle机制存在哪些主要问题？
参考回答：
传统Shuffle机制存在以下主要问题：首先，本地盘依赖限制了存算分离架构的实现；其次，当Mapper Output数据量超过内存时会触发外排，引入额外的磁盘IO，导致写放大；第三，Reducer从Mapper Output中读取数据时，由于每个Reducer只读取小部分数据，导致大量小粒度随机读，对HDD性能极差，对SSD则快速消耗其寿命；最后，高网络连接数导致线程池消耗过多CPU，带来性能和稳定性问题。 
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问题五：存算分离架构的主要优势是什么？
存算分离架构的主要优势是什么？
参考回答：
存算分离架构的主要优势在于它解耦了计算和存储，使得计算节点可以设计为强CPU弱磁盘，而存储节点则强磁盘强网络弱CPU。这种设计使得计算节点无状态，可以根据负载弹性伸缩，而存储端则可以通过对象存储(OSS, S3)和数据湖格式(Delta, Iceberg, Hudi)等方案实现容量无限的存储服务。用户可以通过计算弹性+存储按量付费的方式获得成本节约。
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