我是否可以按以下方式使用Spring Cloud Steam实现手动Kafka偏移管理: 每当我的使用者处理消息时,它都会将其偏移量提交到DB中。不喜欢Kafka 每当我的使用者重新启动时,它就从数据库中读取上次处理的偏移量,查找该偏移量并开始处理下一条消息。
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#
#2023秋招##顺丰# 9.5 笔试 9.12 16.30 顺丰一面 1. 自我介绍 2. 项目介绍 3. 工程化和源码相关 4. vue 组件通信 5. 实习期间开发流程 6. 除了实习,有没有做过其它项目 顺丰整体面试时间大约为24分钟,很轻松的面试体验,只问了一个八股相关问题。
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
Agile是一种软件开发方法,通过使用1至4周的短迭代,通过增量会话帮助构建软件,从而使开发与不断变化的业务需求保持一致。 敏捷数据科学包括敏捷方法和数据科学的组合。 在本教程中,我们使用了适当的示例来帮助您以一般而快速的方式理解敏捷开发和数据科学。
问题内容: 一般问题:反向流的正确方法是什么?假设我们不知道流包含什么类型的元素,反转任何流的通用方法是什么? 具体问题: IntStream提供了range方法来生成特定范围内的,现在我想将其从0切换为负数将无法正常工作,也无法使用 与IntStream我会得到这个编译器错误 错误:(191,0)ajc:sorted()类型中的方法IntStream不适用于参数(Integer::compare
奇安信 计划研究院 算法工程师 一面 40min 11.06 1.介绍了三段实习实习经历,里面用到的模型的原理,改进方法等 聊了20min 2.刚收到图像的训练数据,怎么进行处理 3.Yolov5的主要改进点 4.介绍特征金字塔,以及为什么它能提升模型的效果 5.介绍Centernet模型 6.anchor free比 anchor base有什么优缺点 7.Python列表去重的方法 8.Pyt
https://zhuanlan.zhihu.com/p/665595011 Boss直聘 算法工程师 一面 11.06 项目介绍 画出Lstm的结构图,并进行说明 Lstm用的激活函数是什么?相比sigmoid有什么优势? 介绍Rcnn。为什么它速率较慢 C++内存泄露的原因 Python哪些对象是可变的,哪些是不可变的,怎么判断 Coding y = np.array([1, 1, 1, 1,
背景:我从百度百家号离职一个月,实习时是内容运营,秋招投的产品运营。产运负责人直接问了我业务相关的问题,让我提意见和建议,甚至自我介绍都没有,够直接的哈哈哈。 面我的应该是产运一个部门leader,更多从业务角度出发来跟我交流,其实好些问题我都没接住,不过似乎对我比较包容,一直在创造机会让我说话。 具体问题 1、最有收获/成就感的事情 2、从内容运营角度评价运营后台,有哪些不足,怎么改进(重点)
投的是交互设计的产品研发岗,早早投递流程慢如狗 流程:投递—收到设计笔试题—提交笔试题—约面—一面—收到二面邀约(字节的流程推进真的很离谱,笔试题交了两周才约面,直接约到三周后… 面试过程:面试体验还比较舒服,上来面试官比较客气地介绍了自己的身份,所属的部门,以及在做的项目等。然后就是常规的交互面试内容:自我介绍—作品集—面试官提问—反问。说一下印象比较深的几个问题: 比较注重细节,问了我项目里的
投的是交互设计的产品研发岗 面试过程:面试体验还比较舒服,上来面试官比较客气地介绍了自己的身份,所属的部门,以及在做的项目等。然后就是常规的交互面试内容:自我介绍—作品集—面试官提问—反问。说一下印象比较深的几个问题: 比较注重细节,问了我项目里的“金选榜单”界面的星级评判标准,为什么选择星星,为什么选择金色等,还给我了一些设计建议。 讲解笔试题的时候,因为我选择的设计题是redesign苹果的a
本质上,我想对dStream中的每个元素应用一组函数。目前,我正在为pyspark.streaming.dstream使用“map”函数。根据文档,我的方法似乎是正确的。http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.streaming.html#pyspark.streaming.dstream map(f,preservesPart
在spark streaming中,流数据将由在worker上运行的接收器接收。数据将被周期性地推入数据块中,接收者将向驱动程序发送receivedBlockInfo。我想知道这会引发流将块分发到集群吗?(换句话说,它会使用分发存储策略吗)。如果它不在集群中分发数据,如何保证工作负载平衡?(我们有一个10s节点的集群,但只有几个接收器)
我正在使用一个火花流作业,它使用带有初始RDD的mapAnd State。当重新启动应用程序并从检查点恢复时,它会失败,出错: 此RDD缺少SparkContext。它可能发生在以下情况: RDD转换和操作不是由驱动程序调用的,而是在其他转换内部调用的;例如,rdd1.map(x= 中描述了此行为https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-13758但它
我有一个用例,我必须以FIFO方式处理事件。这些是从机器生成的事件。每台机器每30秒生成一个事件。对于特定的机器,我们需要根据FIFO FASION对事件进行处理。 我们每天需要处理大约2.4亿个事件。对于如此大的规模,我们需要使用Kafka+火花流 从Kafka文档中,我了解到我们可以使用消息的关键字段将消息路由到特定的主题分区。这确保我可以使用机器id作为密钥,并确保来自特定机器的所有消息都进