面试spark大数据第4页

春招，作为普通IT实习生的我有哪些想法和准备？

去年，在学校举办校园秋招招聘之前，我已经通过线上投递+线下面试找到实习，在一家人数规模100~200的公司当前端实习生，到现在已有四个多月，没有经

十八朵郁金香·2025-03-23 08:11

[前端面试场景题]虚拟列表

嗯，用户问的是“前端虚拟列表详解”，我需要详细回答这个问题。首先，我得先理解虚拟列表的概念和用途。根据搜索结果，虚拟列表主要用于优化长列表的渲染性能，特别是在处理大量数据时。用户可能想知道它的核心原理、实现方法以及实际应用场景。看网页1提到虚拟列表的定义和关键点，只渲染视口内的数据项，减少DOM节点。网页2和网页4都给出了具体的Vue和原生JS实现案例，比如动态计算起始和结束索引，使用transf

GISer_Jinger·2025-03-23 08:10

Java面试宝典，kafka优先级队列

为什么要分库分表？首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。数据库出现性能瓶颈，对外表现有几个方面：大量请求阻塞在高并发场景下，大量请求都需要操作数据库，导致连接数不够了，请求处于阻塞状态。SQL操作变慢如果数据库中存在一张上亿数据量的表，一条SQL没有命中索引会全表扫描，这个查询耗时会非常久。存储出现问题业务量剧增，单库数据量越来越大，给存储

m0_57081324·2025-03-23 07:02

使用LangGraph迁移MapReduceDocumentsChain进行长文档的摘要

在大数据处理和文本分析领域，MapReduce是一种非常重要的策略，用于处理和分析大型数据集。

dgay_hua·2025-03-23 06:43

通过Bokeh实现大规模数据可视化的最佳实践【从静态图表到实时更新】

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net

步入烟尘·2025-03-23 05:07

Python用Bokeh处理大规模数据可视化的最佳实践

本文将介绍如何使用Bokeh处理大规模数据可视化，并提供一些最佳实践和代码实例，帮助你高效地展示大数据集中的重要信息。1.为什么选择Bokeh？

一键难忘·2025-03-23 05:04

静态html 500错误,HTTP-500错误

http500内部服务器(HTTP-InternalServerError)错误说明IIS服务器无法解析ASP代码，访问一个静态页面试试是否也出现这个问题，如果访问静态页面没问题，那就要分以下几种情况来分析了

金门走狗·2025-03-23 04:55

分页优化之——游标分页

游标分页（Cursor-basedPagination）是一种高效的分页方式，特别适用于大数据集和无限滚动的场景。

PhilipJ0303·2025-03-23 03:18

轻松入门Apache SeaTunnel：数据集成利器

文章目录轻松入门ApacheSeaTunnel：数据集成利器什么是SeaTunnel基本原理运行流程SeaTunnelvsDataX：两大数据集成工具对比实战场景：MySQL数据同步至ElasticsearchSeaTunnel

窝窝和牛牛·2025-03-23 03:16

Azure Delta Lake、Databricks和Event Hubs实现实时欺诈检测

AzureEventHubs/Kafka摄入实时数据，通过DeltaLake实现Exactly-Once语义，实时欺诈检测（流数据写入DeltaLake，批处理模型实时更新），以及具体实现的详细步骤和关键PySpark

weixin_30777913·2025-03-23 03:12

复习JVM

class文件,读取内容b.验证:验证.class文件的格式是否符合要求.c.准备:给类对象分配内存空间d.解析:初始化字符串常量e.初始化:对类对象中的各个部分初始化,比如静态代码块,静态成员的初始化等经典面试题

LMQ6·2025-03-23 02:37

NLP高频面试题（七）——GPT和Bert的mask有什么区别？

GPT和BERT的Mask机制对比：核心区别与优化策略在NLP领域，GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。它们都在训练过程中使用了Mask机制来引导模型学习语言表示，但具体实现方式和目标却有所不同。本文将深入探讨GPT和BERT的Mask方法的核心区别，并分析其优化策略。1.BERT的Mask机制：基于MLM（MaskedLanguageModel）BERT（Bidirectional

Chaos_Wang_·2025-03-23 02:35

Vue相关面试题

以下是150道Vue相关面试题及详细答案：Vue基础1.Vue.js是什么？

努力的搬砖人.·2025-03-23 01:29

Kafka常见问题

Kafka集群，常见MQ面试问题Kafka集群，常见MQ问题Kafka名词介绍•Topic:消息队列，生产者和消费者面向的都是一个Topic•Broker:一个Kafka服务器就是一个Broker，一个集群由多个

C18298182575·2025-03-23 00:19

C++基础系列【26】排序和查找算法

程序喵大人·2025-03-22 23:15

探索数据安全新境界：Apache Spark SQL Ranger Security插件深度揭秘

探索数据安全新境界：ApacheSparkSQLRangerSecurity插件深度揭秘项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-ranger随着大数据的爆炸性增长

乌昱有Melanie·2025-03-22 23:44

Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗远程会诊与专家协作中的技术支持（146）

一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视

青云交·2025-03-22 23:14

.gitlab-ci.yml 配置文件详解

✨系列专栏：前端面试宝典、JavaScript进阶、vue实战资料领取：前端进阶资料以及文中源码可以在公众号“不爱吃糖的程序媛”领取git工具文档说明：https://docs.gitlab.com/ee

程序媛夏天·2025-03-22 22:12

输了，腾讯golang一面凉了

今天分享我的一位大佬朋友CC，勇闯腾讯golang的面试经历。这次面试问题的方向主要集中在计算机基础个网络方面。下面是主要问到的问题。

golang学习记·2025-03-22 20:59

golang面经整理（一）（k8s,docker二次开发方向，云原生方向）

笔者在2022年7月份-9月份之间面试了很多golang和k8s相关的面试，主要想从事云原生相关的开发工作，大小公司面试了很多，现将整体面试感受和一些通用的问题做一些整理记录，帮助大家在面试的时候更好的进行准备

gooooer·2025-03-22 20:59

栈力扣hot100热门面试算法题面试基础核心思路背题滑动窗口最大值字符串解码每日温度柱状图中最大矩形有效的括号最小栈

栈栈的核心思路：每个数都要进栈or队列，但是要及时维护栈or队列，当某元素没有存在的意义时就删掉，关键是思考栈尾什么时候有用与没用。滑动窗口最大值https://leetcode.cn/problems/sliding-window-maximum/题解链接https://leetcode.cn/problems/sliding-window-maximum/solutions/3067170/d

尘土哥·2025-03-22 20:26

广州各大IT公司情况调查总结

TIT创意园B1-B3号使用C语言，C#居多门槛比较高字节跳动广州市天河区珠江东路6号广州周大福金融中心15层01-06室应聘比较注重算法阿里广州市海珠区阅江西路唯品会总部大厦西侧约170米不需要机试，面试难度比较高

Monika Zhang·2025-03-22 19:52

努力的搬砖人.·2025-03-22 18:16

努力的搬砖人.·2025-03-22 18:15

基于Azure云平台构建实时数据仓库

设计Azure云架构方案实现AzureDeltaLake和AzureDatabricks，结合电商网站的流数据，构建实时数据仓库，支持T+0报表（如电商订单分析），具以及具体实现的详细步骤和关键PySpark

weixin_30777913·2025-03-22 18:15

2017安全之势：云、大数据、IoT、人工智能

“新技术让信息系统变成了孙悟空，开始无所不能，但安全仍是它的‘紧箍咒’！怎样解开这个‘紧箍咒’？各路安全厂商各显其能，但似乎路漫漫兮离目标还很遥远。”三未信安董事长张岳公在ZD至顶网《百位意见领袖寄语2017》中说出了这样一句话，我觉着很有道理。安全是一个永恒的话题，如果说它与新的信息技术相生相克也不过分。即便如此，我们更要尽可能的减少安全带来的束缚。2017已经到来，不妨来看看至顶网与业界大咖总

weixin_34392906·2025-03-22 17:02

前端面试：[React] scheduler 调度机制原理？

ReactScheduler是React16.8引入的一种调度机制，旨在对高效渲染和复杂应用程序的性能进行优化。它允许React在空闲时间进行渲染，优先处理对用户体验最为重要的任务。以下是Scheduler调度机制的原理，以及它在实际工作中如何帮助管理渲染。1.调度机制的背景React的渲染过程可能会受到多个因素的影响，例如用户输入、网络请求以及其他状态变化。传统的渲染机制在某些情况下可能导致性能

returnShitBoy·2025-03-22 16:00

算法刷题记录——LeetCode篇(1) [第1~100题](持续更新)

更新时间：2025-03-21LeetCode刷题目录：算法刷题记录——专题目录汇总技术博客总目录：计算机技术系列博客——目录页优先整理热门100及面试150，不定期持续更新，欢迎关注！

Allen Wurlitzer·2025-03-22 16:56

LLM 大模型技术知识最佳学习路径图发布！

如果你是一个LLM大模型的“技术小白”，我们建议的学习路径如下：技术交流群前沿技术资讯、算法交流、求职内推、算法竞赛、面试交流(校招、社招、实习)等、与10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU

AGI-杠哥·2025-03-22 15:54

前端面试

前端面试之道JS基础知识点及常考面试题原始（Primitive）类型面试题：原始类型有哪几种？null是对象嘛？

请叫我子鱼·2025-03-22 15:21

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

一、为什么需要直方图梯度提升？在Kaggle竞赛的冠军解决方案中，超过70%的获奖方案都使用了梯度提升算法。但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树（GBDT）作为集成学习的代表算法，通过迭代构建决策树实现预测能力

万事可爱^·2025-03-22 14:14

初级：数组与字符串面试题深度剖析

佩奇的技术笔记·2025-03-22 14:42

从原理到实践：Go 语言内存优化策略深度解析

优化切片与映射的使用3.4控制变量作用域3.5减少闭包导致的变量逃逸四、内存优化工具与性能分析4.1pprof工具的使用4.2其他性能分析辅助手段五、不同场景下的内存优化案例分析5.1高并发Web服务场景5.2大数据处理与分析场景六

叶间清风1998·2025-03-22 13:25

机器臂运动控制算法工程师面试

大厂的经验总结：一、基础概念理解请解释机器臂运动学正解和逆解的概念，并分别说明其用途。正解：已知机器臂各关节的角度（或位移），通过运动学模型计算出机器臂末端执行器在笛卡尔空间中的位置和姿态。用途在于可以根据给定的关节驱动值，预测末端的实际位置，用于运动仿真、路径验证等，比如在工业生产前模拟机器臂的动作是否能准确到达加工位置。逆解：已知机器臂末端执行器在笛卡尔空间中的期望位置和姿态，求解出各关节应处

道亦无名·2025-03-22 11:11

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...如何解决多尺度问题？

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…如何解决多尺度问题？【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…如何解决多尺度问题？

努力毕业的小土博^_^·2025-03-22 10:07

Java面试黄金宝典5

1.ConcurrentHashMap和HashTable有哪些区别原理HashTable：它继承自Dictionary类，是Java早期提供的线程安全哈希表。其线程安全的实现方式是对每个方法都使用synchronized关键字进行同步。例如，在调用put、get等方法时，整个HashTable会被锁定，其他线程必须等待当前线程释放锁后才能访问该方法。javaimportjava.util.Has

ylfhpy·2025-03-22 10:35

Java基础面试题学习

转换成自已的语言来回答，来源小林coding、沉默王二以及其它资源和自已改编。1、概念1、说一下Java的特点我认为Java有很多特点首先是平台无关性：Java可以实现一次编译到处运行，因为Java的编译器将源代码编译成字节码，使得该字节码可以在任意装有JVM的操作系统上运行。其次是面向对象的性质：Java是面向对象编程语言，这种OOP的特性使得代码易于维护和重用。主要源于封装继承多态这三大特性。

PowerCloud·2025-03-22 10:03

腾讯技术岗位笔试&面试题(一)

说在前面本篇文章是腾讯技术面试题目汇总第一篇。后续将持续推出互联网大厂，如阿里，腾讯，百度，美团，头条等技术面试题目，以及答案和分析。欢迎大家点赞关注转发。1.map插入方式有几种？

TechPioneer_lp·2025-03-22 10:31

24远景能源-动力，10月最后一周面试！【NTAKYsW】

公司介绍下午移动笔试，晚上联通笔试我看到好多投移动都去面试了，但是我没有面试也没有任何消息，而且智联校园上面hr也没有查看，这是怎么回事，难道是随便发的笔试吗...应该投的是什么AI研究中心联通许愿美团商分

2301_79125642·2025-03-22 09:59

java面试题,既然你说到了创建线程池，那么你知道创建线程池的方式有哪几种吗？

在Java中，创建线程池的方式有多种，其中比较常用的方式包括：FixedThreadPool（固定大小线程池）：通过Executors.newFixedThreadPool(intn)方法创建，线程池中的线程数量固定为n，适合处理任务量稳定的场景。CachedThreadPool（缓存线程池）：通过Executors.newCachedThreadPool()方法创建，线程池的线程数量不固定，根据

java程序员CC·2025-03-22 09:57

【面经&八股】搜广推方向：面试记录（十三）

【面经&八股】搜广推方向：面试记录（十三）文章目录【面经&八股】搜广推方向：面试记录（十三）1.自我介绍2.实习经历问答3.八股之类的问题4.编程题5.反问6.可以1.自我介绍。。。。。。

秋冬无暖阳°·2025-03-22 08:44

面试题：session和cookie的区别？客户端禁用cookie, session还能用吗？

session和cookie的区别区别一：存放位置不同cookie数据保存在客户端，session数据保存在服务端。区别二：session比cookie安全cookie不是很安全，别人可以分析存放在本地的COOKIE并进行COOKIE欺骗，考虑安全选session区别三：cookie对服务器造成的压力比session小session会在一定时间内保存在服务器上。当访问增多，会比较占用你服务器的性能

来之前不会起名字·2025-03-22 07:04

Spring Boot 与 Couchbase 整合教程

嘵奇·2025-03-22 06:54

向量检索、检索增强生成（RAG）、大语言模型及相关系统架构——典型面试问题及简要答案

1.什么是向量检索？它与传统基于关键字的检索相比有什么不同？答案要点：向量检索是将文本、图像、音频等数据映射为向量，在高维向量空间中基于相似度或距离进行搜索。与传统基于关键字的检索（如倒排索引）相比，向量检索更关注“语义”或“特征”，能找出语义上相似但未必包含相同关键词的内容。向量检索非常适合多模态场景（例如“以图搜图”）或自然语言问答（同义词、上下文关联等）。2.什么是检索增强生成（RAG）？核

快撑死的鱼·2025-03-22 05:13

大模型最新面试题系列：微调篇之微调基础知识

一、全参数微调（Full-Finetune）vs参数高效微调（PEFT）对比1.显存使用差异全参数微调：需存储所有参数的梯度（如GPT-3175B模型全量微调需约2.3TB显存）PEFT：以LoRA为例，仅需存储低秩矩阵参数（7B模型使用r=16的LoRA时显存占用减少98%）实战经验：在A10080GB显存下，全量微调LLaMA-7B需DeepSpeedZero3优化，而LoRA可直接单卡运行2

人肉推土机·2025-03-22 05:42

硅谷企业的大数据平台架构什么样？看看Twitter、Airbnb、Uber的实践

导读：本文分析一下典型硅谷互联网企业的大数据平台架构。

大数据v·2025-03-22 04:05

Spring Boot与Hazelcast整合教程

嘵奇·2025-03-22 04:34

【图像预处理】

应用数据增强技术，如旋转、平移、缩放、翻转等，以扩大数据集，提高

瞬间记忆·2025-03-22 02:45

力扣刷题|链表面试题 02.02. 返回倒数第 k 个节点

题目：实现一种算法，找出单向链表中倒数第k个节点。返回该节点的值。快慢指针思想，画图更容易理解/***Definitionforsingly-linkedlist.*structListNode{*intval;*structListNode*next;*};*/intkthToLast(structListNode*head,intk){assert(head!=NULL);if(head==N

柯ran·2025-03-22 02:44

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