我需要在数据库中创建一个现有的三角洲湖表上的抽象。是否可以在Spark中基于Delta Lake表创建SQL Server类型的SQL视图?
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很难绷 冒着大雨去线下二面 面试官给出了总包8w以下的天价 (还因为我是硕士加了点) 这么多钱怎么花啊 根本花不完#春招职位#
#软件开发2023笔面经# #### 滴滴一面 **MySQL死锁怎么解决?MySQL不能解决死锁的原因** 慢sql如何优化 做道题:树的层序遍历 反问:人员是否稳定 人员流动率10% #### 滴滴二面 Kafka消息丢失 Kafka能否保证幂等性 es为什么快 技术选型为什么不用mongdb、或者mysql 了解RabbitMQ吗 AWK grep了解吗? 是否用过管道 sql执行计划 ra
在“视图”菜单栏中“视图角度”栏点击“正北方向”或者双击罗盘可以迅速切换到正北方向视角。
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1.集合.hashmap 为什么用红黑树 与其他树区别好处 .courrenthashmap原理 1.7 1.8挑一个细讲put流程 2.垃圾回收器有哪些 CMS具体垃圾回收流程 3.volatile作用以及底层实现 lock和synchronized区别 实现 对象头里还有什么? 4.死锁以及解决 5.怎么实现一个定时器 怎么保证到那个时间执行 线程池怎么实现 6.场景题 7.实习遇到的难点 印
测试开发实习生 4.17投递 做测评 5.16接电话 约面 5.18一面 主要问了项目,与c++基础,手写代码 一小时十分钟 被告知公司语言是C# 5.19没接到电话 5.21约二面 5.22二面 主要问了个人情况 与项目,手写代码 一小时二十分钟 面试体验还是不错的~与面试官有交流的感觉。
自我介绍 项目介绍 这个简易版抖音前端用的什么技术栈(我说是官方提供好的,我们就写接口) 那你前端有没有了解(我说会vue,能调接口) 你前端做过什么项目吗? 这个项目有哪些业务呢? 不同角色的页面是怎么区分的? 反问:咱们公司要写前端吗?(他说全栈) 你打算往纯后端发展吗?(我说都行,最后还是发展纯后端) 数据库这方面是用什么? redis用到哪些业务?都是怎么做的? mysql和redis的同
一面(2023.2.13): redis mysql三大范式 tcp三次握手 tcp拥塞控制 hashcode是如何计算hash码的 linux如何查找线程 linux常用的命令 chomd 777 中的分别代表什么意思 一道链表简单题 二面(2023.2.25) mysql的集群方式 redis的集群方式 redis的 哨兵模式介绍一下 微服务了解吗 了解k8s吗 如果我有一张很大的表,怎么办,
1. 自我介绍 2. 怎么理解锁 3. 怎么理解锁升级 4. 实习项目有考虑权限吗 5. 遇到过缓存击穿和穿透吗 6. 除了Java知识还认为什么很重要 7. 未来规划 8. 架构师的理解,什么是好的架构师 9. 反问:评价和公司业务 #面经##Java#
面试流程:实习投递简历-AI面-一面-二面-实习offer-实习两个月-转正答辩-直通集团终面 各轮面试详情: AI面:类似宝洁八大问一面:【2v1 hr+业务】 【岗位认知+简历挖掘】。 我和两个朋友被问到了这些问题:是否经常逛过商场?喜欢哪些商场?逛哪些区域?对比不同商场的特点等。有来有回地聊了不少,个人认为是看你是否对商场有基本的兴趣,并没有要求你要非常专业。 二面:【1v1大区】【hr总
自我介绍 产品设计过程中需要注意的点? 你认为产品经理需要掌握哪些技能知识? 认为实习公司的产品有哪些部分可以改进?当时有向领导反馈吗? 实习工作的亮点是什么? 面对压力你是如何做的? 为什么选择龙湖? 总体来说面试体验很好,反问环节问面试官我问了自己在面试过程中可以提升的点时,面试官也很认真地给了建议。 但是本人表现有点差😭。还是要好好总结和梳理自己的实习内容以及各种项目。 #面经##龙湖数科
1.自我介绍(这次真的太仓促了,自我介绍还用的是之前的介绍,复盘应该结合简历的产品再包装一下的) 2.为什么做产品(简历写了我做过运营,研发和产品) 3.从产品实习中学到了什么(答得太糟了,明明有产品经历的,应该结合star写的) 4.硕士专业和做产品有什么关系 5.了解其他互联网吗(完全不了解。。) 6.了解龙湖的其他岗位吗(感觉之前的答得不太好,面试官想快点走流程结束了) 7.反问:龙湖的产品
偶尔面一面 面试时长:60min 面试内容: * 自我介绍 * python垃圾回收算法 * python垃圾回收会循环引用吗(标记清除) * 内联什么时候影响性能 * inline对作用域的影响 * 除了inline还有啥会内联(模板) * 完美转发 * 右值引用 * ft框架 * AI框架 * 线程同步 * git协作流程 * cuda stream有什么要求(设备重叠) * cuda算子优化