面试资料

Spark 的面试资料，内容还挺全，讲得也蛮透，尤其适合准备跳槽或者刚接触 Spark 的朋友。RDD 的那部分讲得挺细，弹性、分布式、不可变这些关键特性，直接讲大白话，还配了几个使用建议，方便你对照理解。map、foreach这些常用算子的区别也有解释，尤其是mapPartitions和foreachPartition，适合大数据时优化性能——嗯，真的挺实用。还有宽依赖、窄依赖的，对理解Spark 任务调度蛮关键的。讲 Stage 划分那段也不错，直接串起来你就知道 Spark 作业怎么一段段跑了。别忘了那段讲的spark-submit引 jar 包的方式，--jars、--py-files

Oracle 面试的坑还挺多，尤其是数据库备份、恢复那一套，搞不清楚真容易踩雷。Oracle 面试资料这份整理就蛮靠谱的，从冷备份、控制文件、执行计划到 ORA-01555 的思路，讲得都比较清楚，适合准备深入一点的人参考。是像热备份和归档模式这种常被问到的点，资料里不光讲了定义，还提了使用建议，算是比较贴地气了。

助力面试-Redis相关知识点

数据库是一种独立应用程序，用于存储数据集合。每种数据库都有独特的API，用于创建、访问、管理、搜索或复制数据。在MySQL数据库系统讨论之前，我们先来了解一些关键术语：数据库包含相关数据的表集合；表类似电子表格，包含数据行列；列存储同一类型数据，如邮编；行是一组相关数据，如订阅量；冗余存储重复数据以提高系统速度；主键唯一标识表中每行，不允许重复；外键连接不同表；复合键由多列组成以确保唯一性；索引类似书后索引，加速查询；引用完整性确保外键始终指向存在的行。MySQL是全球最流行的关系型数据库管理系统之一，广泛应用于Web开发。在面试中，深入理解和熟练掌握MySQL至关重要。以下是MySQL面试常

这份资料包涵盖了大数据技术领域的关键知识，特别是面试中可能涉及的消息队列、分布式搜索引擎、Redis缓存、Dubbo和Zookeeper等分布式系统，以及数据库分库分表策略。消息队列作为系统间的异步通信工具，能够提高系统响应速度和可扩展性，设计时需考虑稳定性和消息传输的可靠性。分布式搜索引擎如Elasticsearch和Solr处理大量非结构化数据的需求，需要注意集群配置和查询优化。Redis作为高性能的缓存系统，通过合理的缓存策略提升读取效率。Dubbo和Zookeeper在微服务架构中扮演重要角色，涉及服务调用、配置管理和分布式锁等功能。分库分表技术解决了大数据量下数据库性能问题，需要理解

应对Android面试，你需要掌握这些： 技术栈： Java核心: 面向对象编程、集合框架、异常处理、多线程编程 Android基础: 四大组件、UI设计、数据存储、网络编程 数据结构与算法: 数组、链表、栈、队列、树、图、排序算法、查找算法 计算机基础: 操作系统、计算机网络、数据库 进阶技能： 常用库：RxJava、Retrofit、Glide、EventBus 自定义View和ViewGroup Jetpack组件 第三方SDK接入 性能优化、内存优化 安全机制 架构模式：MVC、MVP、MVVM 备战策略: 刷题平台：LeetCode、牛客网 项目经验：准备1-2个亮点项目，

这份电子书全集助力你征服BAT算法面试，内容涵盖数据库重点回顾、各大公司笔试真题及详解、面试技巧与经验分享等，助你全面提升算法实力，自信应对面试挑战。

要准备大数据面试的资料，了解 Kafka 和 Hadoop 的基础和高级特性可是挺重要的。像 Kafka 的消息结构，就由固定的 Header 和可变长度的 Body 组成，保证了数据的可靠性和高效性。是 Kafka 的 Message 设计，让你能在升级时不影响向后兼容性，挺方便的。Hadoop，HDFS 的基本概念和管理工具也是面试中的常客，像 Datanode 负责存储数据，NameNode 管理元数据。如果你能把这些概念都搞清楚，面试时就能轻松应对。还有多细节，像 HDFS 的 Block 大小、集群管理工具、数据存储策略等，你也得有所了解。通过理解这些内容，能你更好地掌握大数据技术，

Mysql面试题的详尽解析，涵盖广泛的面试话题和答案，为面试者提供宝贵的学习资源和参考资料。

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