大数据面试题    2019-06-18 21:48:58    177    1    1
[TOC] --- ## **一、Hive 基本面试** ### **1、什么是 metastore**   metadata 即元数据。包含 database、tabel、column names、partitions 信息、bucketing 信息等的元数据信息。   元数据默认是存储在 Derby 中,建议存储在关系型数据库中。 ### **2、metastore 安装方式有什么区别*
2019-06-17 15:51:11    191    0    0
[TOC] --- 程序员级别:码龙 > 码神 > 码农 > 码畜 学生级别:学神 > 学霸 > 学渣 > 学弱 IT/DT 是脑力密集型的高智商行业。 反复的强化,反复的强化,反复的强化。 刻意的练习,刻意的练习,刻意的练习。 ### **1、== 和 equals 有什么区别?** ``` == 既可以比较基本类型也可以比较引用类型。对于基本类型就是比较值,对于引用类型就是比较内存地
java面试    2019-06-17 09:25:43    201    0    0
[TOC] --- ## **第1章 JavaSE 面试题** ### **1、自增变量** ```java public static void main(String[] args) { int i = 1; i = i++; // i=1 int j = i++; // j=1 i=2 int k = i + ++i * i++; // 2 + 3 * 3 = 11
2019-06-16 17:01:38    166    0    0
[TOC] --- ### **面试题1:java 中的传值和传引用?(方法的作用域)** ![](https://leanote.com/api/file/getImage?fileId=5d067244ab644107fe00760b) 官方原版:只有传值,传引用是为了便于理解 基本类型在栈中,8 种基本类型传复印件。 对象类型(引用类型),传的是引用,堆中的地址变更了。 String 字
JVM    2019-06-16 00:02:57    163    0    0
[TOC] --- 熟悉 JVM 架构与 GC 垃圾回收机制以及相应的 JVM 调优,有过在 Linux 系统下的调优经验。 淘宝的周志明《深入理解 Java 虚拟机》中说 JVM 的优化,其中 99% 优化的是堆,1% 优化的是方法区。 内地女歌手照片--李嘉欣,贴在桌面上。 ### **1、JVM 位置** JVM 是运行在操作系统之上的,它与硬件没有直接的交互 ![](https:
MySQL 高級面试重点串讲    2019-06-15 10:55:51    98    0    0
[TOC] --- ## **第1章 Mysql 简介** ### **1.1 概述**   MySQL 是一个关系型数据库管理系统,由瑞典 MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 公司。   MySQL 是一种关联数据库管理系统,将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性。   Mysql 是开源的,所以你不需要支付额外的费用。
MySQL 高級面试重点串讲    2019-06-12 21:36:29    132    0    0
[TOC] --- 天上飞的理念必有落地的实现。 ## **第1章 存储引擎** ### **1.1 Mysql 逻辑架构介绍**   和其它数据库相比,MySQL 有点与众不同,它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在`存储引擎的架构`上,`插件式的存储引擎架构`将`查询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取相分离`。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。
电商推荐系统项目    2019-06-11 09:45:45    105    0    0
[TOC] --- ## **第1章 项目体系架构设计** ### **1.1 项目系统架构**   项目以推荐系统建设领域知名的经过修改过的中文亚马逊电商数据集作为依托,以某电商网站真实业务数据架构为基础,构建了符合教学体系的一体化的电商推荐系统,包含了离线推荐与实时推荐体系,综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。提供了从前端应用、后台服务、算法设计实现、平台部署等多方
电商推荐系统项目    2019-06-11 09:43:55    119    0    0
[TOC] --- ## **第4章 离线推荐服务建设** ### **4.1 离线推荐服务**   离线推荐服务是综合用户所有的历史数据,利用设定的`离线统计算法`和`离线推荐算法`周期性的进行结果统计与保存,计算的结果在一定时间周期内是固定不变的,变更的频率取决于算法调度的频率。   离线推荐服务主要计算一些可以预先进行统计和计算的指标,为实时计算和前端业务相应提供数据支撑。   离线推荐
电商平台数据分析项目    2019-06-08 11:13:37    203    0    0
[TOC] --- ## **第0章 预备知识** ### **0.1 Scala** #### **0.1.1 Scala 操作符** #### **0.1.2 拉链操作** ### **0.2 Spark Core** #### **0.2.1 Spark RDD 持久化** #### **0.2.2 Spark 共享变量** ### **0.3 Spark SQL** #