先给大家说一下整个流程,性格测评-一面二面-业务主管面-英语测试 整个面试是通过视频远程面的,因为是视频面试所以没有群面,全部都是一对一的面试,面试主要就简历里面的问题问得比较细,也有压力面试,整体下来感觉很正规,压力面试和英语测试有点难度 面试完后大概一周后就收到了结果短信通知,这个还是蛮快的。 最后祝大家都能早日找到满意的工作,前程似锦! #华为面试##面试##华为#
一共三次面试。 一面是群面,主要是对一系列公司会遇到的问题进行重要性排序和解决方案的讨论,这个要表现积极点,但也不要太冲到前面去了,根据自己特点来,组织好语言后再发言,18个人的话,尽量不做前两个和后两个二面是业务面。 面试官人好,主要是根据项目来提问,问了我关于自己沟通交流的能力如何,举一个生活中自己遇到的案例,也问了我分析问题的能力如何,同样举一个案例。面试官还主动介绍这个职位的工作情况,面试
自我介绍 问老家 让介绍一个项目 接受转java 问绩点排名 问校园经历(python爬虫 龙芯班) 问年龄 10天内出面试结果
## 一面挂5.22(1小时) **C++八股** 1. C++虚函数,用在哪些场景和功能 2. 他是什么时候的多态,运行还是编译 3. 虚函数和纯虚函数什么区别 4. 内存管理:C++的new和malloc的区别 5. new可以重载吗,可以改写new函数吗 6. C++中的map和unordered_map的区别和使用场景 7. 他们是线程安全的吗 8. gcc编译的过程 9. C++11的特
问题内容: 我正在尝试使用VpnService for BS项目为Android实现一个简单的防火墙。我选择VpnService,因为它将在非root用户的设备上运行。它将记录连接并让您过滤连接。(基于IP) 有一个应用程序可以这样做。 GooglePlay应用商店 我进行了一些研究,发现VpnService创建了Tun接口。而已。(没有VPN实现只是一个隧道)它使您可以对此接口进行地址分配并添加
问题内容: 在我的猪代码中,我这样做: 我想用spark做同样的事情。但是,不幸的是,我看到我必须成对进行: 是否有联合运算符可以让我一次对多个rdds进行操作: 例如 这是一个方便的问题。 问题答案: 如果这些是RDD,则可以使用方法: 没有等效项,但这只是一个简单的问题: 如果要在RDD上大量使用和重新创建,可能是避免与准备执行计划的成本相关的问题的更好选择:
另外,如果我使用下面的语句而不是自动调用Spring Quartz调度器,那么作业将成功激发 请让我知道我做错了什么...
谢谢。
我有一个Spark集群运行在hdfs之上的纱线模式。我启动了一个带有2个内核和2G内存的worker。然后我提交了一个具有3个核心的1个执行器动态配置的作业。不过,我的工作还能运转。有人能解释启动worker的内核数量和为执行者请求的内核数量之间的差异吗。我的理解是,由于执行者在工人内部运行,他们无法获得比工人可用的资源更多的资源。
我正在构建作用于多个流的Apache Spark应用程序。 我确实阅读了文档中的性能调优部分:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html#performan-tuning 我没有得到的是: 1)流媒体接收器是位于多个工作节点上,还是位于驱动程序机器上? 2)如果接收数据的节点之一失败(断电/重新启动)会发
我正在使用Spark-Cassandra连接器1.1.0和Cassandra 2.0.12。 谢谢, 沙伊
我刚刚在我的机器上安装了一个新的GPU(RTX2070)和旧的GPU。我想看看Pytork是否捡到了它,所以按照这里的说明:如何检查Pytork是否正在使用GPU?,我运行了以下命令(Python3.6.9、LinuxMintTricia19.3) 两个停止的过程都需要一些时间,其中一个过程将机器冻结了半分钟左右。有没有人有这方面的经验?是否缺少一些设置步骤?
我正在开发一个本地研究工具,要求我关闭Firefox的同源策略(就脚本访问而言,我并不真正关心跨域请求)。 更具体地说,我希望宿主域中的脚本能够访问嵌入在页面中的任何iframe中的任意元素,而不管它们的域是什么。 我知道以前的问题 如果这不能很容易地完成,我也会很感激任何见解,指出我的FF src代码的具体部分,我可以修改禁用SOP,以便我可以重新编译FF。
我们正在尝试在纱线上运行我们的火花集群。我们有一些性能问题,尤其是与独立模式相比。 我们有一个由5个节点组成的集群,每个节点都有16GB的RAM和8个核心。我们已将纱线站点中的最小容器大小配置为3GB,最大为14GB。xml。向纱线集群提交作业时,我们提供的执行器数量=10,执行器内存=14 GB。根据我的理解,我们的工作应该分配4个14GB的容器。但spark UI仅显示3个容器,每个容器的容量