《同花顺2023春招交流讨论》专题

我有一个常见的任务问题，我可以找到任何解决方案或帮助(也许我需要传递一些属性来工作？)我使用本地服务器1.3.0.M2并创建简单的流 在日志中，我得到了这个： 2017-09-28 12：31：00.644 信息 5156 --- [ -C-1] o.. a.k.c.c.internals.AbstractCoordinator ： 成功加入第 1 代的组测试 2017-09-28 12：31：0

我的使用者绑定到匿名使用者组，而不是我指定的使用者组。 我的春靴应用 我的输入输出通道接口 我的控制台日志-- ：在3.233秒内启动ConsumerApplication（JVM运行于4.004）：[使用者Clientid=Consumer-3,Groupid=Anonymous.0D0C87D6-EF39-4BFE-B475-4491C40CAF6D]发现组协调器Singh:9092(ID:2

我是否可以按以下方式使用Spring Cloud Steam实现手动Kafka偏移管理： 每当我的使用者处理消息时，它都会将其偏移量提交到DB中。不喜欢Kafka 每当我的使用者重新启动时，它就从数据库中读取上次处理的偏移量，查找该偏移量并开始处理下一条消息。

一志愿投了商品运营管培，调剂到了招商买手管培的岗位，本人对跨境电商和电商行业完全不懂，硬是靠着微薄的运营经历拼到了三面。焦急等结果中，写个面经攒攒人品 3.11一面问题（20min 业务面） 1.自我介绍 2.讲一下之前实习对营销的见解 3.之前的客户资源是怎么获得的 4.有没有通过自己的寻找资源落地的达人 5.为什么看好跨境电商业务 6.过去遇到的挑战是什么、怎么处理 7.克服的过程更多是寻求帮

#2023秋招##顺丰# 9.5 笔试 9.12 16.30 顺丰一面 1. 自我介绍 2. 项目介绍 3. 工程化和源码相关 4. vue 组件通信 5. 实习期间开发流程 6. 除了实习，有没有做过其它项目 顺丰整体面试时间大约为24分钟，很轻松的面试体验，只问了一个八股相关问题。

投递：产品经理岗位 题库：SHL 题库 题型：图形推理题，计算题，排序题，日程安排题（好像就是这几类，记不太清了） 特点：题量较大，难度中等，时间紧 一点心得： 1. 在开始前，认真做给出的练习题。一方面熟悉题型和答题方式，因为这个题库和北森牛客的答题方式差距还蛮大的；另一方面对题的难度有个大概的了解，测试题会比练习题难一点点，但没有很多。 2. 注意把控时间，我记得是36道题38分钟，差不多平均

timeline： 8.24投8.29笔9.4一面9.11线下二面后通知hr面 一面， 是个女面试官温温柔柔的，无手撕， http了解多少， sql了解多少 为什么选择测试， 大部分都是我直接开始吟唱八股， 反问了base业务和培养机制，认真回答了之后 又问了一下我的职业规划， 然后就结束了，一共12min。。。。。。。我都以为是KPI了没抱希望 二面 签到时会给你一个号码，对应一个大屋子里的10

时间线： 2024年1月9日 一面内容： 一面就面了25分钟，是不是凉了？ 1、自我介绍 2、接口自动化怎么做的？ 3、UI自动化怎么做的？ 4、开发的测试提效平台的使用效果？讲解一下原理和背景？ 5、所有工具能力建设的goodcase举例说一下 6、为什么离职？ 7、反问 第一次面试时间这么短，但是整体聊得过程中没有磕绊，也很愉快。#顺丰##社招##测试开发工程师#

Agile是一种软件开发方法，通过使用1至4周的短迭代，通过增量会话帮助构建软件，从而使开发与不断变化的业务需求保持一致。 敏捷数据科学包括敏捷方法和数据科学的组合。 在本教程中，我们使用了适当的示例来帮助您以一般而快速的方式理解敏捷开发和数据科学。

问题内容： 一般问题：反向流的正确方法是什么？假设我们不知道流包含什么类型的元素，反转任何流的通用方法是什么？ 具体问题： IntStream提供了range方法来生成特定范围内的，现在我想将其从0切换为负数将无法正常工作，也无法使用 与IntStream我会得到这个编译器错误 错误：（191，0）ajc：sorted()类型中的方法IntStream不适用于参数（Integer::compare

本质上，我想对dStream中的每个元素应用一组函数。目前，我正在为pyspark.streaming.dstream使用“map”函数。根据文档，我的方法似乎是正确的。http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.streaming.html#pyspark.streaming.dstream map（f,preservesPart

在spark streaming中，流数据将由在worker上运行的接收器接收。数据将被周期性地推入数据块中，接收者将向驱动程序发送receivedBlockInfo。我想知道这会引发流将块分发到集群吗？（换句话说，它会使用分发存储策略吗）。如果它不在集群中分发数据，如何保证工作负载平衡？（我们有一个10s节点的集群，但只有几个接收器）

我正在使用一个火花流作业，它使用带有初始RDD的mapAnd State。当重新启动应用程序并从检查点恢复时，它会失败，出错： 此RDD缺少SparkContext。它可能发生在以下情况： RDD转换和操作不是由驱动程序调用的，而是在其他转换内部调用的；例如，rdd1.map（x= 中描述了此行为https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-13758但它

我有一个用例，我必须以FIFO方式处理事件。这些是从机器生成的事件。每台机器每30秒生成一个事件。对于特定的机器，我们需要根据FIFO FASION对事件进行处理。 我们每天需要处理大约2.4亿个事件。对于如此大的规模，我们需要使用Kafka+火花流 从Kafka文档中，我了解到我们可以使用消息的关键字段将消息路由到特定的主题分区。这确保我可以使用机器id作为密钥，并确保来自特定机器的所有消息都进

为什么以及何时会选择将Spark流媒体与Kafka结合使用？ 假设我有一个系统通过Kafka每秒接收数千条消息。我需要对这些消息应用一些实时分析，并将结果存储在数据库中。 我有两个选择： > < li> 创建我自己的worker，该worker从Kafka读取消息，运行分析算法并将结果存储在DB中。在Docker时代，只需使用scale命令就可以轻松地在我的整个集群中扩展这个工作线程。我只需要确保