文章目录我:Spark内核源码ChatGPT我:YarnCluster模式的提交流程ChatGPT我:SparkStreaming第一次运行不丢失数据ChatGPT我:SparkStreaming控制每秒消费数据的速度ChatGPT我:SparkStreaming有哪几种方式消费Kafka中的数据，它们之间的区别是什么ChatGPT我:Spark内核源码ChatGPTSpark的内核源码是Spark项目中的核心部分，它实现了Spark的分布式计算框架。Spark内核源码由Scala语言编写，它包含了Spark的任务调度、内存管理、数据处理、网络通信、存储管理等核心功能。Spark内核源码包含了
先说下我基本情况，本科不是计算机专业，现在是学通信，然后做图像处理，可能面试官看我不是科班出身没有问太多计算机相关的问题，因为第一次找工作，字节的游戏专场又是最早开始的，就投递了，投递的是游戏测试开发岗，字节是自己投的第一家公司，也是第一家笔试面试的公司。一般提到面试，肯定都会想问一下面试结果，我就大概的说一下面试结果，哈哈，其实不太想说，因为挺惨的，并没有像很多大佬一样”已拿字节阿里腾讯各大厂offer”，但是毕竟是自己的经历，无论结果如何都要坦然接受，之前没好好学习，那之后多学习就是。话不多说，金九银十，还是先简单分享一下自己的面试经验吧，希望大家顺顺利利字节一面1.自我介绍2.之前的实习
大数据开发（Hadoop面试真题）1、介绍下YARN？2、YARN有几个模块？3、YARN工作机制？4、YARN高可用？5、YARN中Container是如何启动的？6、YARN的改进之处，Hadoop3.x相对于Hadoop2.x？7、Hive中如何调整Mapper和Reducer的数目？8、Hive的mapjoin？9、Hive使用的时候会将数据同步到HDFS，小文件问题怎么解决的？10、Hive的SQL转换为MapReduce的过程？1、介绍下YARN？YARN是ApacheHadoop生态系统中的一个集群资源管理器。它的主要目的是管理和分配集群中的资源，并为运行在Hadoop集群上的应
上篇文章中10个SpringBoot面试问题的标准答案：什么是SpringBoot？它与Spring框架有什么区别？标准回答：SpringBoot是基于Spring框架的快速开发框架，它简化了Spring应用程序的搭建和配置过程，提供了一套自动配置的机制。与Spring框架相比，SpringBoot不需要繁琐的配置，可以快速搭建一个可运行的独立应用。如何在SpringBoot中创建一个RESTfulWeb服务？标准回答：可以通过创建一个带有@RestController注解的类，并在方法上使用@RequestMapping注解来定义RESTful接口。例如：@RestControllerpub
就在刚刚，全球AI人才报告发布。全世界的顶尖AI人才中，由中国培养出的人才已经占到了近1/2！图片有趣的是，当这些人卷到美国后，当地程序员的日子，似乎是越来越难了。不断压低的薪资，无休止的面试，地狱级的题目……码农们正在经历一场噩梦。裁这么多人，剩下的钱用来干嘛呢？当然是招AI人才了！去年，OpenAI就已经开出了百万甚至千万年薪的天价，重金求顶尖AI工程师。同时，招聘岗位的调查显示，只要title带上AI，工资就会蹭蹭上涨，比不带AI的岗位年薪最多能高出几万美元！美国码农的面试，正在成为一场噩梦在上个月，Wired的一篇报道就描述了码农们经历过的种种奇葩面试，去面试时艰难而荒谬的遭遇，令码农
我从一家小公司转投到另一家公司，期待着新的工作环境和机会。然而，新公司的加班文化让我有些始料未及。虽然薪资相对较高，但长时间的工作和缺乏休息使我身心俱疲。就在我逐渐适应这种高强度的工作节奏时，公司突然宣布了一则令人震惊的消息：所有人不得加班，并且加班费将被取消，薪资还要降低40%。这一变化无疑是对我们生活的一大打击，许多人开始寻找新的工作机会。正是在这样的背景下，我得知了一个朋友在内推的一家互联网公司有一个空缺职位。我满怀希望地去参加了面试，希望能为自己找到一个更好的平台。然而，面试过程中的一道问题却让我陷入了困境。面试官问我：“如果模块请求从http改为了https，测试方案应该如何制定和修
投递简历26份，邀约面试10家，其中有一线大厂，有独角兽，也有B轮+的创业型公司，通过这些丰富的经历，笔者总结了面试中普遍的三类问题，分享给大家。互联网降薪裁员风波似乎还没完全进入尾声，我却做出了换工作的决定。现在想想，多多少少也是有点疯狂了，也算是兑现承诺。分享一下这次求职数据：投递简历26份，邀约面试10家，最终offer沟通阶段3家，简历通过率为38%，offer率为30%，整体感觉下来还算顺利。简历通过率取决于：简历与岗位匹配度；offer率取决于面试表现。我找工作靶向性还是挺强的，原则是精准筛选，绝不海投。目标公司层次是大型&上市公司，目标职位是用户增长&留存&交易方向。简历上的项目
前置思考实现锁应该考虑的问题如何获取资源(锁)？获取不到资源的线程如何处理？如何释放资源？资源释放后如何让其他线程获取资源？由此可以得出实现一把锁，应该具备哪些逻辑锁的标识需要有个标识或者状态来表示锁是否已经被占用。线程抢锁的逻辑多个线程如何抢锁，如何才算抢到锁，已经抢到锁的线程再次抢锁如何处理等等。线程挂起的逻辑线程如果抢到锁自然顺利往下运行了，而那些没有抢到锁的线程怎么处理呢？如果一直处于活跃状态，cpu肯定是吃不消，那就需要挂起。具体又如何挂起呢？线程存储机制没有抢到锁的线程就挂起了，而且被挂起的线程可能有很多个，这些线程总要放在某个地方保存起来等待唤醒，然而这么多被挂起的线程，要唤醒哪
从小厂出来，没想到在另一家公司又寄了。到这家公司开始上班，加班是每天必不可少的，看在钱给的比较多的份上，就不太计较了。没想到9月一纸通知，所有人不准加班，加班费不仅没有了，薪资还要降40%,这下搞的饭都吃不起了。还在有个朋友内推我去了一家互联网公司，兴冲冲见面试官，没想到一道题把我给问死了：如果模块请求http改为了https,测试方案应该如何制定，修改感觉好简单的题，硬是没有答出来，早知道好好看看一大佬软件测试面试宝典了。通过大数据总结发现，其实软件测试岗的面试都是差不多的。常问的有下面这几块知识点：全网首发-涵盖16个技术栈第一部分，测试理论（测试基础+需求分析+测试模型+测试计划+测试策
在处理大量数据判重的问题时，有多种策略和方法可供选择。对于10亿级别的数据，由于内存限制和性能考虑，我们不能简单地将所有数据加载到内存中，然后使用传统的集合（如HashSet）进行判重。相反，我们需要考虑使用分布式系统、数据库索引或其他高效的数据结构。以下是几种处理10亿数据判重的常见方法：分块处理：将10亿数据分成多个小块，每块在可接受的内存范围内。然后，对每个小块进行判重，并将结果保存到另一个集合中。最后，对这个集合进行判重以得到最终的不重复数据。使用数据库索引：如果数据存储在数据库中，可以利用数据库的索引和唯一性约束来快速判重。例如，在SQL中，我们可以使用DISTINCT关键字或GRO
