《研究所》专题

问题内容： HashMap中的Hash Collision或Hashing Collision并不是一个新话题，我遇到了多个博客和讨论区，解释了如何产生Hash Collision或如何以模棱两可和详细的方式避免它。我最近在一次采访中遇到了这个问题。我有很多事情要解释，但我认为准确地给出正确的解释真的很困难。抱歉，如果我在这里重复我的问题，请给我准确的答案： 哈希冲突到底是什么？它是一项功能或常见

问题内容： 这是我在React中经常遇到的问题。保证在首次渲染组件时会触发该方法，因此似乎很自然地进行高度和偏移之类的DOM测量。但是，在组件生命周期的这一点上，很多时候我收到错误的样式读数。该组件 是 在DOM，当我与调试器打破，但它尚未在屏幕上绘制。我将宽度/高度大部分设置为100％的元素遇到了这个问题。当我进行测量时-一切正常，但是此方法在组件的初始渲染时不会触发。 所以我的问题是-何时确切

大概20分钟，三人一组，同样也是每人自己我介绍后，轮流询问问题： 项目中的组件是怎么使用的； 索引种类，索引失效情况； 数据库种类； 跟组里其它同学方向不太一样，主要问了他们一些数据分析和计网的问题； 基本就是这样啦，时间相对比较短，每人大概会问三个问题 11.25更新-->收到体检通知 12.09更新-->收到签约通知 12.16更新-->准备签约 #面经##秋招#

1.1 定义 Docker 开发、打包、运行 APP 的平台。 把 APP 和底层设备隔离开来。 1.2 架构 1.2.1 重要概念 1.2.1.1 Image 文件和 meta data 的集合(root filesystem)。 分层，每层可以添加删除修改文件，成为一个新的 image。 不同的 image 可以共享相同的 layer。 image 本身是一个 read-only 的。 1.2

1.1 倒排索引原理 1.2 倒排索引构成 单词词典,记录所有文档的单词,记录单词到倒排列表之间的关联信息。 BTree,倒排索引项（Posting）。 文档 Id,用户获取原始信息 单词频率，记录该单词在该文档中出现的次数，用户后续相关性分析 位置，记录单词在文档中的分词位置，用于做词语检索。 偏移(Offset),记录单词在文档的开始和结束为止，用于高亮显示。 对每个属性建立倒排索引。 分词器

角色 功能 Queue 同一个Queue的生产者和消费者进行通信。

在没有 Yarn 的情况下，集群的资源无法在 MapReduce、Storm、Spark 等计算框架之间协调使用。有 Yarn 之后，集群上所有的资源以 Container 为单位， 交由 Yarn 统一管理。每个计算框架实现 ApplicationMaster 接口,便可向 Yarn 申请资源。 参考资料 Hadoop YARN配置参数剖析(1)—RM与NM相关参数 Hadoop YARN配置参

FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合中小文件（建议范围：4KB < file_size <500MB），对以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等。 2. 架构介绍 FastDFS由跟踪服务器(Tracker Server)、存储服务器(Storage Server)和客户端

1.1 Hadoop简介 2005年，Lucene 的创始人 Doug Cutting 主持开发完成了首款支持海量数据存储计算的分布式开源框架—Hadoop。Hadoop的初始定位是服务于大量的具有廉价硬件设备的服务器，且对存储的数据具有较高的容错性，随着 Hadoop功能的逐步完善，目前 Hadoop已经晋升为 Apache的顶级项目。Hadoop框架主要包括 Hadoop分布式文件系统（HDF

Redis 监控

1.2.2 Hbase 数据存储目录解析 目录 内容 .tmp 对表进行创建或删除操作时，将表放入 tmp 中。 WALs 操作日志。 archive 存储表的归档与快照，Hbase 在分割或合并操作时，将新生成 HFile 写入 archive 中，删除之前的 HFile 。 corrupt 损坏的日志文件。 data 存储系统表数据和用户表数据。 hbase.id 标识 hbase 进程。 h

MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 将数据存储为一个文档，数据结构由键值对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。 MongoDB支持各种编程语言,RUBY，PYTHO

Hawq 技术解析

Impala 性能调整（翻译）

Greenplum数据库软件是业内首创的大规模并行处理（massively parallel processing (MPP)）的数据库软件产品，它包含大规模并行计算技术和数据库技术最新的研发成果：包括无共享/MPP，行列存储数据库，数据库内压缩，MapReduce，永不停机扩容，多级容错等等。该软件产品被业界认可为扩展能力最大的分析型（OLAP）数据库软件。已有100多家世界级重大客户采用该软件