《同花顺2024春招》专题

投递：产品经理岗位 题库：SHL 题库 题型：图形推理题，计算题，排序题，日程安排题（好像就是这几类，记不太清了） 特点：题量较大，难度中等，时间紧 一点心得： 1. 在开始前，认真做给出的练习题。一方面熟悉题型和答题方式，因为这个题库和北森牛客的答题方式差距还蛮大的；另一方面对题的难度有个大概的了解，测试题会比练习题难一点点，但没有很多。 2. 注意把控时间，我记得是36道题38分钟，差不多平均

timeline： 8.24投8.29笔9.4一面9.11线下二面后通知hr面 一面， 是个女面试官温温柔柔的，无手撕， http了解多少， sql了解多少 为什么选择测试， 大部分都是我直接开始吟唱八股， 反问了base业务和培养机制，认真回答了之后 又问了一下我的职业规划， 然后就结束了，一共12min。。。。。。。我都以为是KPI了没抱希望 二面 签到时会给你一个号码，对应一个大屋子里的10

时间线： 2024年1月9日 一面内容： 一面就面了25分钟，是不是凉了？ 1、自我介绍 2、接口自动化怎么做的？ 3、UI自动化怎么做的？ 4、开发的测试提效平台的使用效果？讲解一下原理和背景？ 5、所有工具能力建设的goodcase举例说一下 6、为什么离职？ 7、反问 第一次面试时间这么短，但是整体聊得过程中没有磕绊，也很愉快。#顺丰##社招##测试开发工程师#

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：

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

本文向大家介绍Java实现雪花算法(snowflake)，包括了Java实现雪花算法(snowflake)的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文主要介绍了Java实现雪花算法(snowflake)，分享给大家，具体如下： 简单描述 最高位是符号位，始终为0，不可用。 41位的时间序列，精确到毫秒级，41位的长度可以使用69年。时间位还有一个很重要的作用是可以根据时间进行排序。注意，41位时

问题内容： 为什么在扩展Node.js类时将变量包装在大括号内，例如？ 例如，Trevor Burnham在他的事件驱动CoffeeScript 教程中，通过以下方式扩展了Node的EventEmitter： 问题答案： 这个： 等效于以下JavaScript： 当您使用模块的导出返回一个对象时，这些导出之一就是“类”。使用只是退出返回对象的惯用快捷方式。您也可以这样说： 若你宁可。当您要提取对象

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

本文向大家介绍JS实现放烟花效果，包括了JS实现放烟花效果的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例为大家分享了JS实现放烟花效果的具体代码，供大家参考，具体内容如下 move.js 更多JavaScript精彩特效分享给大家： Javascript菜单特效大全 javascript仿QQ特效汇总 JavaScript时钟特效汇总 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大

Kafka是否将S3支持从JSON连接到Parquet？感谢使用Kafka Connect S3提供的可用和替代建议

我正在尝试按键对JavaPairRDD进行排序。 块引号

我是Spark的初学者，试图理解Spark数据帧的机制。当从csv和parquet加载数据时，我比较了spark sql dataframe上sql查询的性能。我的理解是，一旦数据加载到spark数据框中，数据的来源（csv或parquet）应该无关紧要。然而，我看到了两者之间的显著性能差异。我使用以下命令加载数据，并对其编写查询。 请解释差异的原因。