《数分面经》专题

一面：https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/7d7e8d5ced4a4a42a75c0d7bfc165b65?sourceSSR=users 长话短说有些微微凉但还是给大家分享一下攒个好运了。 —————————— 时间线： 4.28-boss沟通 5.4-提交简历 5.5-电话安排1面 5.10-1面 5.15-2面 —————————— 二面lea

流程： - 个人介绍与经历深挖： 问上一段直播的实习比较多，这里节奏可以自己把控，你想多聊什么就多说点什么。 - sql * 3 + 一道递归的python题 没啥好说的基本业务题难度 - AB test： 介绍一下假设检验基本流程 第一类错误和第二类错误哪个更不被原谅。 - 业务问题： 异动分析一道 怎么选择头部/腰部博主入驻？给出思路 - 反问： 分析类业务占比多少？答：2/3 刚问了我好多直

笔试+3轮面试，笔试题比较开放，主要考察一些基本的概念，业务一面：首先自我介绍，面试官就简历提问，接着会跟你一个具体的案例让你回答如何识别黑产用户，附加口述一道智力测试题，最后是反问，整体面试很轻松，由于反问阶段表现得很好，所以一面后三分钟就通知结果了。 二面应该是部门leader面，更多的还是深挖简历的内容，真的很细很细，面完以后感觉表现一般，然后hr通知结果待定，基本没戏了。

我也来分享一下我的面试，内容有点长。 正值毕业季嘛，我就在招聘网站进行了海投，因为实习是做的统计，就投递了京津冀牧原（虽然是上市公司，但我压根不知道这个公司是干嘛的，也没听说过）。 先说下面试时间吧，人事那边添加我的微信，正好也快周六日，周六日她是没空搭理你的，所以要选在工作日联系最好（着急的话），她会提前一天通知面试而且会发你网址，里面有宣讲会和相关影片，都是官网的（会问问题的，认真看看）。 我

使用指南 - 疑难问题 - 数据矛盾问题 - 趋势分析、受访页面、地域分布等分报告中uv数据不一致 每个报告的分析维度不同，因此去重逻辑不同。 1）网站概况、趋势报告是以整个站点为维度去重的，用以了解站点整体流量和访问量。同一个访客一天内多次访问网站只记录一次。 2） 受访页面报告是以页面为单位，UV、IP等数据以页面为维度去重。 3）全部来源报告分了3个维度：搜索引擎、直接访问、外部链接，以来源

Redisson 仅在集群模式中支持数据分区(分片)。 它使得可以使用整个 Redis 集群的内存而不是单个节点的内存来存储单个数据结构实例。 Redisson 默认将数据结构切分为 231 个槽。槽的数量可在 3 和 16834 之间。槽会一致地分布在所有的集群节点上。这意味着每个节点将包含近似相等数量的槽。如默认槽量(231) 和 4 个节点的情况，每个节点将包含接近 57 个数据分区，而对

我的程序中有很多textviews。我希望这些文本视图中的数字以3到3隔开。我应该为任何TextView编写代码吗？有没有一种方法可以编写一次代码并将其用于整个程序？谢谢你。

用GROUP BY 跟 HAVING子句，分组数据来汇总表内容子集。 创建分组 分组在SELECT语句的GROUP BY子句中建立。 mysql> SELECT vend_id, COUNT(*) AS num_prods -> FROM Products -> GROUP BY vend_id; +---------+-----------+ | vend_id | num_pr

$Wxch_indent = M("Wxch_indent"); // 实例化Wxch_indent对象 $count = $Wxch_indent->where($where)->count();// 查询满足要求的总记录数 $Page = $this->Page($count,25);// 实例化分页类 传入总记录数和每页显示的记录数(25) $show = $Page->sho

ShardingAlgorithm SPI 名称 详细说明 ShardingAlgorithm 分片算法 已知实现类 详细说明 BoundaryBasedRangeShardingAlgorithm 基于分片边界的范围分片算法 VolumeBasedRangeShardingAlgorithm 基于分片容量的范围分片算法 ComplexInlineShardingAlgorithm 基于行表达式的

配置项说明 命名空间：http://shardingsphere.apache.org/schema/shardingsphere/sharding/sharding-5.0.0.xsd <sharding:rule /> 名称 类型 说明 id 属性 Spring Bean Id table-rules (?) 标签 分片表规则配置 auto-table-rules (?) 标签 自动化分片表规

配置项说明 spring.shardingsphere.datasource.names= # 省略数据源配置，请参考使用手册 # 标准分片表配置 spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.<table-name>.actual-data-nodes= # 由数据源名 + 表名组成，以小数点分隔。多个表以逗号分隔，支持inline表达式。缺省表示使用

配置项说明 dataSources: # 省略数据源配置，请参考使用手册 rules: - !SHARDING tables: # 数据分片规则配置 <logic-table-name> (+): # 逻辑表名称 actualDataNodes (?): # 由数据源名 + 表名组成（参考Inline语法规则） databaseStrategy (?): #

配置入口 类名称：org.apache.shardingsphere.sharding.api.config.ShardingRuleConfiguration 可配置属性： 名称 数据类型 说明 默认值 tables (+) Collection<ShardingTableRuleConfiguration> 分片表规则列表 - autoTables (+) Collection<Shardin

数据分片是 Apache ShardingSphere 的基础能力，本节以数据分片的使用举例。 除数据分片之外，读写分离、数据加密、影子库压测等功能的使用方法完全一致，只要配置相应的规则即可。多规则可以叠加配置。 详情请参见配置手册。