《大数据求职》专题

问题内容： 更新：db-wal文件太大了。是什么原因，如何限制sqlite日志文件的大小？ 我正在使用SQLiteOpenHelper。当发生onUpgrade时，我将删除我的应用程序中存在的每个表。当我使用设置应用程序查看应用程序数据大小时，在机器人上，您可以看到数据大小会减小。但是使用HTC Thunderbolt时，数据大小不会减少。更糟糕的是，当您再次开始使用我的应用程序时，Thunder

本文向大家介绍awk 强大地处理表格数据（CSV等），包括了awk 强大地处理表格数据（CSV等）的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 示例 只要输入的格式正确，用awk处理表格数据非常容易。大多数产生表格数据的软件都使用该格式系列的特定功能，并且处理表格数据的awk程序通常特定于特定软件所产生的数据。如果需要更通用或更健壮的解决方案，则大多数流行语言都提供了包含表格式数据中许多功能的库： 第

我想从InstaCart https://www.InstaCart.com/datasets/grocery-shopping-2017加载大型.csv（3.4百万行，20.6万用户）开源数据集 基本上，我在将orders.csv加载到Pandas数据帧中时遇到了麻烦。我想学习将大文件加载到Pandas/Python中的最佳实践。

为了生成某些情况下的概率密度函数，可能需要考虑100万次观测。当我使用numpy数组时，遇到了大小限制32。 是不是太少了？ 在这种情况下，我们如何存储32个以上的元素，而不将元素分布到不同的列中，或者在数组中分布数组？

我有一个这样的csv文件： 我必须按“姓名”和“出生日期”（可能与其他列一起）查找唯一的行，但必须按最大日期查找。 因此，我必须获得如下csv文件： 怎么做？我没有任何想法。。

当我试图使用Spark DataFrame API将一个巨大的数据集（654 GB）与一个较小的数据集（535 MB）连接（内部）时，我目前面临着一些问题。 我正在使用broadcast（）函数向worker节点广播较小的数据集。 我无法在这两个数据集之间进行连接。以下是我得到的错误示例： 在将大数据集与小数据集连接之前，我尝试将第一个数据集的10000条记录与整个小数据集（535 MB）连接起来

是否有一种方法可以使用SQOOP将数据从hadoop导出到大型机。我对大型机很陌生。我明白我们可以在从大型机到Hadoop的数据中进行sqoop。我浏览了一下sqoop文档，但没有提到任何关于导出的内容 感谢你的帮助。

我在主机里有文件。我希望将这些数据推送到Hadoop(HDFS)/hive。 我可以将Sqoop用于大型机DB2数据库，并将其导入配置单元，但对于文件（如、等）呢

在我的本地设置中，我使用一个简单的H2数据库。“托管”解决方案将有另一个（类似但不相同）数据库。 我需要将最大可能的日期插入到DateTime列中。我试图用 但是，这会导致列中出现-169104626-12-11 20:08:15.9999999。 关于如何插入最长可能日期，是否有可靠的选项？

我有一个返回JSON对象的REST方法，JSON文件大小差不多有7MB，有差不多4600个JSON对象。我无法一次将整个数据解析到recyclerView中，因为这会导致OutOfMemory异常。 我在这里面临的问题是recyclerview显示的ROLL_NUM、CURRENT_CLASS、STUDENT_NAME的值为空 示例JSON响应：{“RESTRESULT”：[{“”ROLL_NUM

我有一个小程序可以用阿帕奇Kafka来计算颜色的数量 创建主题，生产者/消费者开始使用终端： 我在终端中提供了以下输入： 我在消费者终端收到错误: 这里有什么问题？我做了简短的研究，发现了其他人提出的类似问题，但这些解决方案似乎对我不起作用。

我的Codename One应用程序下载了大约16000条数据记录(每条记录中大约有10个字段)。 在我的Android手机(OS6.0，RAM 2GB)上，它能够加载8000到9000条记录，但随后显示内存不足错误。 从跟踪来看，它似乎用完了分配给应用程序的堆内存。 有什么建议吗？请问处理如此大量数据的理想方法是什么？ 这是日志文件

顺丰-大数据挖掘与分析（2021秋招） 顺丰一面： 1.深挖实习，指标体系如何建立，各项指标的权重如何确定 2.逻辑回归算法的原理 3.谈谈对ABtest的认识 4.sql排序窗口函数的区别 顺丰二面： 1.深挖实习，预测为什么选用随机森林算法，如何调参 2.论文项目，简单介绍 3.了解哪些机器学习算法 4.反问 顺丰hr面 1.实习中遇到的困难，如何解决 2.过往经历中，你认为最困难的问题，你是

1、spark shuffle过程，越具体越好，细化到组件，map task以及reduce task具体过程 2、你说bypass shuffle是每个executor节点生成对应reduce task数量的结果文件，那mergesort shuffle呢 3、reduce task 如何知道哪些map task完成了，又是怎么拉取的 4、spark 写文件流程？commit流程？ 5、spar

问问有没有大佬们大数据开发的实习经历啊，我怎么感觉隔着天天写sql 老是遇到这种实习岗，一天全面试完，急招岗， 没什么参考价值，应该oc了，因为我不想立马去，发of要排序吧 一面（9.6 上午 50min） 1.自我介绍 2.问实习经历问了很久 3..五道sql题 4.数仓理论 二面（9.6 晚上 1小时） 1.自我介绍 2.问实习经历 3.sql题 4.mapreduce的流程及其shuffle