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Incanus
2020-05-02 17:44
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浪潮_数字政府_Java开发
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想问问双非本大数据开发有机会吗?
想问问双非本大数据开发有机会吗?
#大数据开发工程师#
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大数据弟弟
青岛科技大学 数据库工程师
双非一本,去年十月秋招上岸的,只要对大数据的生态圈够熟悉就有机会
1
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发布于 2020-05-06 00:33
加油老弟
门头沟学院 测试工程师
学历影响没那么大
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发布于 2020-05-02 19:45
已注销
完全OK,大数据现在很火
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发布于 2020-05-02 20:40
MarshalJS
南京邮电大学 大数据开发工程师
HC太少。。。给面试就几家大厂,竞争也不小
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发布于 2020-05-23 14:12
求个offer,让我毕业吧
杭州电子科技大学 大数据开发工程师
我觉得是真的难,如果学得早可能会好很多,关键是只有中大厂有大数据的岗位,而且hc还很少
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发布于 2020-06-25 19:29
还没有回复哦~
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第1节 二叉树二叉树的重要性质:1)二叉树的叶子结点个数=度为2的结点个数+1为什么呢?假设一个有两个子树的根结点:如果子树的孩子的度为1或者度为0,那么都只产生两个叶子结点,叶子结点个数等于度为2的结点+1。如果子树的孩子的度全为2,那么产生的叶子结点个数等于度为2的结点个数+1。综上,再加上根结点,那么可以推出性质1。由于度为1的结点只产生一个叶子结点,所以度为1的结点根本不影响叶子结点的个数。所以,只有度为2的结点影响叶子结点数目。这样,实际上任意一棵二叉树的叶子结点数量等于相同条件(相同条件指的是度为2的结点数目相同)下的完全二叉树的叶子结点的数量。其实我们可以尝试一下,给出一棵二叉树...
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10-12 09:28
已编辑
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快手测开一面
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一笑而过2222:
一、Java 中常用集合 1. List : - ArrayList :基于动态数组实现,随机访问元素速度快,插入和删除元素在中间位置时效率较低。适用于频繁读取操作,较少插入和删除操作的场景。 - LinkedList :基于双向链表实现,插入和删除元素效率高,但随机访问元素速度较慢。适用于频繁插入和删除操作的场景。 2. Set : - HashSet :基于哈希表实现,不保证元素的顺序,元素唯一。适用于需要快速查找和存储不重复元素的场景。 - LinkedHashSet :继承自 HashSet ,维护了一个链表来记录插入顺序,元素唯一且可按照插入顺序遍历。 - TreeSet :基于红黑树实现,元素自动排序,可按照特定顺序遍历元素。适用于需要对元素进行排序的场景。 3. Map : - HashMap :基于哈希表实现,不保证元素的顺序,键值对唯一。适用于快速查找、插入和删除键值对的场景。 - LinkedHashMap :继承自 HashMap ,维护了一个链表来记录插入顺序,可按照插入顺序遍历键值对。 - TreeMap :基于红黑树实现,键自动排序,可按照特定顺序遍历键值对。适用于需要对键进行排序的场景。 二、项目难点 1. 性能优化:随着数据量的增加和用户访问量的增长,可能需要对系统进行性能优化,包括数据库查询优化、缓存策略调整、代码优化等。 2. 并发控制:在高并发环境下,需要处理多个用户同时访问和操作数据的情况,确保数据的一致性和完整性。例如,在购物车场景中,多个用户同时添加或删除商品时,需要防止数据冲突。 3. 安全问题:保护用户数据的安全是项目的重要难点之一。需要采取措施防止 SQL 注入、跨站脚本攻击等安全漏洞,同时确保用户密码等敏感信息的安全存储。 4. 系统集成:如果项目涉及多个系统的集成,如与第三方支付系统、物流系统等集成,可能会面临接口兼容性、数据格式转换等问题。 5. 需求变更:在项目开发过程中,需求可能会发生变化,需要及时调整设计和开发计划,确保项目按时交付。 三、项目的 Redis 和 MySQL 如何保证一致性,这个设计有什么问题 1. 保证一致性的方法: - 先写 MySQL,再写 Redis:在数据更新时,先将数据写入 MySQL,成功后再将数据写入 Redis。读取数据时,优先从 Redis 读取,如果 Redis 中没有数据,则从 MySQL 读取并写入 Redis。这种方法可以保证数据的最终一致性,但在写入 Redis 失败时可能会导致数据不一致。 - 采用事务:在一些场景下,可以使用数据库事务来保证 MySQL 和 Redis 的操作原子性。例如,在更新数据时,可以将 MySQL 和 Redis 的更新操作放在一个事务中,确保要么同时成功,要么同时失败。 - 监听数据库变更:可以使用数据库的 binlog 或者消息队列来监听数据库的变更,当数据库中的数据发生变化时,自动更新 Redis 中的数据。这种方法可以实时保证数据的一致性,但实现起来相对复杂。 2. 可能存在的问题: - 性能问题:频繁地在 MySQL 和 Redis 之间进行数据同步可能会影响系统的性能,特别是在高并发场景下。 - 数据丢失风险:如果在写入 Redis 失败时没有进行适当的处理,可能会导致数据丢失。 - 复杂性增加:为了保证一致性,需要引入额外的机制和代码,增加了系统的复杂性和维护成本。 四、购物车测试点设计 1. 功能测试: - 添加商品:验证能否成功将商品添加到购物车,添加的商品数量是否正确,重复添加同一商品是否正确处理。 - 删除商品:验证能否成功删除购物车中的商品,删除单个商品和批量删除商品是否正常。 - 修改商品数量:验证能否成功修改购物车中商品的数量,数量为 0 时是否自动删除商品。 - 计算总价:验证购物车中商品的总价计算是否正确,包括商品价格、数量、优惠等因素。 - 清空购物车:验证能否成功清空购物车。 2. 性能测试: - 响应时间:测试添加、删除、修改商品等操作的响应时间,确保在高并发情况下也能快速响应。 - 并发测试:模拟多个用户同时操作购物车,验证系统的并发处理能力。 3. 兼容性测试: - 不同浏览器:测试购物车在不同浏览器上的功能和显示是否正常。 - 不同设备:测试购物车在手机、平板、电脑等不同设备上的兼容性。 4. 安全测试: - 数据加密:验证购物车中的商品信息和用户数据是否进行了加密传输和存储。 - 权限控制:验证只有授权用户才能访问和操作自己的购物车。 五、项目的热榜 Redis 怎么实现的 1. 使用 Redis 的有序集合(Sorted Set):可以将热榜中的项目作为有序集合的元素,项目的热度值作为有序集合的分值。每次有用户访问或操作某个项目时,更新该项目的热度值,并将其重新插入到有序集合中。这样,有序集合就可以按照热度值自动排序,实现热榜的功能。 2. 定期更新:可以设置一个定时任务,定期更新热榜数据。例如,每隔一段时间(如 1 小时),重新计算每个项目的热度值,并更新到 Redis 中。 3. 缓存策略:为了提高性能,可以将热榜数据缓存到内存中,减少对数据库的访问。可以使用 Redis 的缓存机制,将热榜数据缓存一定时间,当数据发生变化时,自动更新缓存。 4. 数据持久化:为了防止数据丢失,可以将 Redis 中的热榜数据定期持久化到数据库中。这样,即使 Redis 出现故障,也可以从数据库中恢复热榜数据。
牛客创作赏金赛
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