我试图在tomcat 9上部署我的应用程序,但在部署过程中,我面临以下异常 依赖关系.gradle 如下所示 注意:相同的应用程序正在weblogic 12上成功运行。
ORC 和 Parquet 文件格式的优劣势和区别? ORC(Optimized Row Columnar)和Parquet都是列式存储格式,它们在大数据处理领域,特别是在Hadoop和Spark生态系统中,被广泛使用。以下是ORC和Parquet的主要优劣势及其之间的区别: 设计背景: ORC:主要为Hadoop生态系统中的Hive而设计。 Parquet:是由Apache Arrow项目的一部
主要内容:1、从一个求职案例引入,2、学历差距:面试官的第一印象,3、公司背景的差距:你的人生名片,4、技术差距:硬核能力的欠缺,5、架构能力的差距,6、面试结果的分析这篇文章,聊一个很多人感兴趣的话题,小公司的Java工程师和大厂Java工程师一起出去求职同一个职位时,前者的竞争力到底差在哪里呢? 搞明白这个事情,相信很多中小公司的同学可以对自己当前的情况以及跟大厂之间的差距有更加清晰的认识。从而可以更好的规划自己的职业发展路线,更好的去努力争取一步一步的缩小差距。 1、从一个求职案例引入 以
我的职责是帮助想要求职产品经理的你,拿到更多、更好的offer。什么是好的互联网产品这是一道高频的产品面试题,特别是在秋招过程中,如果想进大厂,这道问题一定要必须要准备的。 所以我从面试的角度(如果面试场景中遇到类似的问题),给大家提供两种回答框架: 框架一: 1)从用户的角度:能持续不断的解决目标用户的需求;用户操作简单方便,在使用产品后能够快速的有效的解决问题。 2)从产品的角度:该产品相较于
例如:http://www.tutorialspoint.com/design_pattern/factory_pattern.htm 如果我更改抽象类shape上的接口形状,请创建具体类以扩展shape,并使shape工厂返回shape抽象类类型的对象。这仍然是工厂模式吗?
问题内容: 我使用带有Hibernate 4.1的Spring Framework 3.1作为JPA提供程序,并且具有完整的功能设置,但是每次启动Web应用程序时,我都会看到以下警告消息: 该应用程序正常运行,但是像这样的警告消息困扰着我,数小时的搜索,调整和试验使我无所适从。我试过更改工厂名称并添加和省略配置块,但无济于事。看来,Spring或Hibernate中的某些东西只是两次初始化了实体管
本文向大家介绍PHP实现设计模式中的抽象工厂模式详解,包括了PHP实现设计模式中的抽象工厂模式详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 抽象工厂模式(Abstact Factory)是一种常见的软件设计模式。该模式为一个产品族提供了统一的创建接口。当需要这个产品族的某一系列的时候,可以为此系列的产品族创建一个 具体的工厂类。 【意图】 抽象工厂模式提供一个创建一系统相关或相互依赖对象的接口,而
问题内容: 我的应用程序中有一个基本工厂,可以处理API调用。目前,我正在使用以下形式: 在我的控制器中,我正在像这样处理诺言: 看来我可以将promise处理移至Factory,而不是在控制器中执行,但是我不确定这是否会带来比小型控制器更多的好处。 有人可以解释有关此模式的最佳做法吗? 问题答案: 最终由您自己决定要向服务调用者提供多少数据。如果需要,您可以肯定地将HTTP响应对象返回给调用者,
我想创建一个抽象工厂。这是我试过的。 //抽象类工作者 //扩展工人的电工班 //梅森班 //接口可操作性StractFactory // //应用程序类 你认为它能像那样工作吗?现在,如果我真的想要一个具体的物体,怎么能做到呢?因为我想写一个根据类型计算每个工人工资的方法,例如,我如何在方法中使用我的抽象工厂来返回每个类型。
5/5一面 5/14 二面 5/18 hr面 5/19 OC 一面(1h10min) 1.自我介绍一下 2.介绍一下你的项目 2.1 Mysql全量数据规模 2.2 既然Mysql能存储,为什么要导入到hive中 3.说一下MySQL的ACID特性 4.脏读和幻读分别是什么含义 5.spark持久化的级别和作用 6.spark任务出现数据倾斜有哪些方法解决 7.hive没办法创建分区怎么理
部门:网易云 8.23约面,8.25 一面 8.29 二面。8.30 hr面 一面: 45min左右 1.自我介绍 2.说说项目用到了哪些技术 3.你刚刚说到了即席查询,项目里是怎么做的。 4.四道sql,十分钟后对答案 5.笛卡尔积了解吗。 6.笛卡尔积会产生什么问题。 7.你刚刚说到了数据倾斜。介绍一下。 8.笛卡尔积就会产生数据倾斜吗 9.mr流程介绍一下 10.你多久能来实习 11.你刚刚
自我介绍 问对hadoop各个组件的了解 解释下mapreduce的过程 问有没看过谷歌的GFS论文 问项目里数据库咋建模设计的 对维度建模的了解 对数仓的了解,数仓一般咋分层 GGGG,这之前只关注框架底层了,,没看过数仓的东西#大数据开发面经##实习生[话题]##access#
返校前最后篇面经 这两次面试官感觉都挺满意的,,估计能有offer了 百度大数据研发一面(就一面) 2.22 自我介绍 项目 1.爬虫和识别匹配的细节 2.爬虫异常情况 3.内部表外部表区别 4.数据量大小 5.推荐KNN模型距离的细节 技术 6.mapreduce计算过程 7.shuffle细节 8.数据倾斜原因和处理方式 我举了两种 mapjoin 加盐 9.hive窗
首先做了三道SQL题,主要涉及分组聚合、窗口函数。 3.3 一面 28min: 1.自我介绍 2.为什么要做这个项目 3.介绍DataX 4.项目问题 5.介绍HDFS 6.Hadoop hive hdfs spark关系 7.职业规划 8.数仓分层 9.窗口函数 3.6 二面 45min: 1.自我介绍 2.项目介绍 3.维度模型 4.一道数仓场景题 5.数仓分层 6.SQL常用函数 7.ran
时长:1h 由于问题太多,分四类进行整理 0. 实习相关:之前有数据开发的实习经验,就问了之前工作有没有spark或者hivesql优化的经验;如何确保数据的有效性;实习公司数据存储格式(Parquet),还知道哪些数据存储格式 1. 大数据相关问题:为什么Spark比MR快;对Spark的了解;两个表join的优化方法(大小表join可以map-side join, join前过滤null值);