问的比较少，感觉像是kpi1.MapReduce和Spark的区别2.spark的作业提交流程3.spark的RDD算子特点4.spark的宽依赖如何产生5.Flink如何检查背压（这里直接给我干懵逼了）6.left out join，inner join，full out join的区别7.数组和链表的区别8.Java的Map的底层实现反问：刚才答的怎么样面试官说spark的作业提交流程那里答的不是很好，没有体现资源分配过程，Flink背压通过看FlinkUI和日志文件检查出来

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MSOL数据库死锁问题比较常见，接下来通过一个死锁排查过程的例子给大家讲解。这个例子将模拟一个实际的死锁场景,然后一步步展示如何识别、分析和解决这个死锁问题场景描述假设我们有一个在线商店系统,包含以下两个表:1.products(产品表)2.orders(订单表)两个并发事务试图更新这些表,导致了死锁。步骤1: 复现死锁首先,我们需要创建一个能够可靠复现死锁的场暴。 --创建表 CREATE TABLE products( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100), stock INT ); CREATE TABLE orders( id INT ...