面试 [277]
Spark程序开发调优专题
1、程序开发调优：避免创建重复的RDD 在Spark程序中，如果需要对同一份数据进行多次操作，应当尽量避免创建重复的RDD。因为每次调用textFile这样的方法都会从数据源（如HDFS）重新加载数据，并创建一个新的RDD，这会造成不必要的性能开销。 错误的做法： 在以下示例中，对同一个HDFS文件
Spark的Shuffle配置调优专题
1、Shuffle优化配置 -spark.shuffle.file.buffer 默认值：32k 参数说明： 这个参数设定了shuffle write task在将数据写入磁盘文件前所使用的BufferedOutputStream的缓冲大小。当数据写入这个缓冲区时，一旦缓冲区满，数据才会被刷新到磁盘
Spark数据倾斜调优专题
1、数据倾斜 数据倾斜，在并行处理数据集的上下文中，指的是数据在分布到不同处理单元（如Spark的Partition或Kafka的Partition）时，某一部分或某些部分的数据量显著多于其他部分，这种现象通常会导致该部分数据的处理成为整个处理过程的瓶颈。 数据倾斜带来的两大直接且严重的后果如下：
面试官：线上项目JVM怎么设置？
面试官心里剖析 当面试官询问关于线上JVM（Java虚拟机）的设置时，他们通常想了解你对JVM调优、内存管理、垃圾回收等方面的理解和实践经验 回答思路 1. 堆内存设置 假设有一个电商网站，它需要在高峰时段处理大量的用户请求和交易数据。为了保证应用的稳定运行，我会根据服务器的物理内存大小以及应用的内
ZooKeeper的10道经典面试题
1、Zookeeper选举机制 假设我们有一个由五台服务器组成的ZooKeeper集群，这些服务器的ID分别是1到5。这些服务器都是全新启动的，没有历史数据，因此在存放数据量的初始状态上，它们都是相同的。现在，我们按照ID的顺序依次启动这些服务器，让我们看看会发生什么。 （1）当服务器1启动时，由于
面试官：服务限流方案有哪些？怎么实现的？
题目剖析 生活中的遇到哪些突发流量？ 双11、618大促 电商秒杀活动 微博突发新闻 …… 什么是限流？ 通常我们说的限流指的是限制达到系统的并发请求数 ，使得系统能够正常的处理<
面试官：分布式事务了解吗？你们是如何解决分布式事务问题的？
面试题 分布式事务了解吗？ 你们是如何解决分布式事务问题的？ 面试官心理分析 在面试中，分布式事务往往是一个必问的问题，因为它直接关联到系统的数据一致性和业务逻辑的正确性。 面试题剖析 分布式事务的实现主要有
面试官：redis分布式锁与zk分布式锁的区别
面试题 使用 Redis 如何设计分布式锁？ 使用 zk 来设计分布式锁可以吗？ 这两种分布式锁的实现方式哪种效率比较高？ 面试官心理分析 必考题，聊到分布式，都会问到以上问题。 面试题剖析 Redis 分布式锁 RedLock
面试官：你负责项目的时候遇到了哪些比较棘手的问题?怎么解决的
面试官心理剖析 面试官在询问程序员关于项目中遇到的棘手问题及其解决方案时，其实是在进行多方面的考察，这背后蕴含着一些特定的心理活动和考量因素。 探查你是小白或者只是个CRUD程序员 如果你回答我在项目中没有怎么遇到比较棘手的问题，那么面试官会觉得你要么是小白什么都不会，要么还是只个CRUD程序员没有
系统拆分之道（面试版）
导读 分布式系统成为行业标配的演变 系统拆分的必要性及其优势 如何进行系统拆分？ 分布式系统成为行业标配的演变 步入现今的IT界，我们不难发现分布式系统已逐渐成为面试的必备话题。简历上若缺乏相关经验，几乎难以获得面试机会。这种趋势的背后，其实是大行业技术发展的必然结果。
字节跳动2024最新招聘
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面试官：你们生产问题怎么排查的？ 来看这套技巧大全
前言 线上定位问题时，主要靠监控和日志。一旦超出监控的范围，则排查思路很重要，按照流程化的思路来定位问题，能够让我们在定位问题时从容、淡定，快速的定位到线上的问题。 线上问题定位思维导图 一 服务器层面 1.1 磁盘
面试官：线程池的核心参数和执行原理知道？
面试官心理剖析 面试官询问线程池的核心参数和执行原理，主要是为了评估候选人的基础知识掌握情况、技术深度、问题解决能力以及学习态度和适应能力。 作为候选人，应该充分准备并清晰地解释线程池的核心参数（如核心线程数、最大线程数、队列容量等）和执行原理（如任务提交、线程创建与销毁、任务执行与调度等），以展示