《大数据》专题

群面（轮流技术面，还好） （4候选者+1hr+1负责人+2技术面试官） 1.自我介绍 2.问测试项目（好久没看了，记不清。。。） 3.输入网址到出现页面的过程？ 4.DNS 6.什么是合理的测试用例？ 7.为什么想要做测试？未来的职业规划？ #秋招##测试#

几个月来，我在学习熊猫的过程中，一直在努力想出这个问题的答案。我在日常工作中使用SAS,它的核心支持很棒。然而，SAS作为一个软件是可怕的，还有许多其他原因。 有一天我希望用python和pandas取代我对SAS的使用，但我目前缺少一个用于大型数据集的非核心工作流。我说的不是需要分布式网络的“大数据”，而是大到内存放不下但小到硬盘驱动器放不下的文件。 我的第一个想法是使用在磁盘上保存大型数据集，

问题内容： 我有这种表，找到最大的标记 学生 外面应该是这样的 但我得到这种输出 我用SQL写这个 我该如何纠正sql？ 问题答案： 在SQL Server中，您可以使用 尽管您也可以使用逻辑上等效的标准SQL

本文向大家介绍mongodb 查看数据库和表大小，包括了mongodb 查看数据库和表大小的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1，查看数据库 2,查看数据库表

本文向大家介绍MongoDB常用数据库命令大全，包括了MongoDB常用数据库命令大全的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一、MongoDB 数据库常用操作命令 1、Help查看命令提示 2、切换/创建数据库 当创建一个集合(table)的时候会自动创建当前数据库 3、查询所有数据库 4、删除当前使用数据库 5、从指定主机上克隆数据库 将指定机器上的数据库的数据克隆到当前数据库 6、从指定的

本文向大家介绍大数据分析用java还是Python，包括了大数据分析用java还是Python的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 大数据学java还是Python？ 大数据开发既要学习Python，也要学习java。 学习大数据开发，java语言是基础，主流的大数据软件基本都是java实现的，所以java是必学的， python也是重要的爬取数据的工具，也是大数据后续提高部分需要学习的。 P

本文向大家介绍物联网如何影响大数据，包括了物联网如何影响大数据的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 当涉及到当今最受关注的两种技术时，大数据和物联网(IoT)可能正处于主导地位。在过去的几年中，大数据在许多领域都取得了进步。尽管物联网恰好与众不同，但它已与大数据紧密相连。 什么是大数据？ 大数据本质上是大量复杂形式的数据。具体来说，它还涉及使用预测分析和方法，这些方法和方法可从此类数据中提取有

问题内容： 我正在尝试设计一种无需分页就可以将大量数据（最多1000行）加载到页面中的方法。这方面的第一个障碍是以并行咬大小块查询数据库，这是我在如何使用AngularJS进行顺序RestWeb服务调用的解决方案的帮助下完成的。 但是，我在实施时遇到了两个问题： 每个返回的对象都将传递到一个数组中，然后该数组本身将作为Angular用来绑定的数组返回。即[[{{键：值，键：值，键：值}，{键：值，

当我尝试接收大量数据时，它会被切断，我必须按enter键才能获取其余数据。起初，我可以增加一点，但它仍然不会收到所有的。正如您所看到的，我增加了conn.recv（）上的缓冲区，但它仍然无法获取所有数据。它会在某一点切断它。我必须在原始输入上按enter键才能接收其余数据。我是否可以一次获取所有数据？这是密码。

我搜索了Firebase：只读&非实时模式，为提高浏览器性能而激活，以及其他一些相关站点。我找不到实时数据库的最大文件限制大小。 我知道，这是非常明显的，我们放的JSON文件越小，我们就越实时。请不要评论说“使用小型的实时数据库”。我想知道实时数据库的最大文件大小。

问题内容： 当使用各种JDBC模板方法之一时，我对如何迭代/滚动大结果集（不适合内存）感到困惑。即使没有直接公开Iterable接口，我至少也希望RowQuerybackHandler实例在查询执行后（ 而 不是在堆溢出之后）执行时被调用。 我也有在看一个这个（这什么都没有改变，我尽管是在精神上类似这个帖子上的堆栈溢出），并在该岗位在spring论坛。后者似乎暗示在游标获取数据时确实应该调用回调处

问题内容： 我有一个看起来像这样的数据结构： 我在模型表中有超过500万行，我需要在两个外键表的每一个中插入 约5000万 行。我的文件看起来像这样： 它们每个约为 7 Gb 。问题是，当我这样做时，大约需要 12个小时 才能在AMD Turion64x2 CPU上导入 约400万 行。操作系统是Gentoo〜amd64，PostgreSQL是版本8.4，在本地编译。数据目录是一个绑定安装，位于我

作为一个长期的SAS用户，我正在探索切换到python和pandas。 然而，在今天运行一些测试时，我很惊讶python在尝试一个128MB的csv文件时内存耗尽。它大约有200,000行和200列，大部分是数字数据。 使用SAS，我可以将csv文件导入SAS数据集，并且它可以和我的硬盘一样大。 中有类似的内容吗？ 我经常处理大文件，没有访问分布式计算网络的权限。

原因是： 这是在主服务器上设置的，由于最大内存不可用，它会中断新从服务器的复制。我看到这个问题Redis复制和客户机输出缓冲区限制，类似的问题正在讨论，但我有一个更广泛的问题范围。 我们不能用很多内存。那么，在这种情况下，有什么可能的方法来进行复制，以防止主服务器上的任何失败（WRT.内存和延迟影响）