面试宝典

MySQL 面试宝典 涵盖了 MySQL 常见的面试问题及答案, 助力面试成功！ 内容概要: 基础知识: 数据类型、运算符、函数 SQL 语法: DDL、DML、DQL、DCL 索引: B+ 树索引、Hash 索引、索引优化 事务: ACID 属性、隔离级别、并发控制 锁: 共享锁、排他锁、死锁 存储引擎: InnoDB、MyISAM 性能优化: 查询优化、慢查询分析、配置优化 复制: 主从复制、读写分离 高可用: 负载均衡、故障转移 常见问题: 经典面试题解析

应对SQL面试的实用指南 想要在技术面试中过关斩将，熟练掌握SQL是必不可少的。以下是一些常见SQL面试题，助你轻松应对挑战： 基础查询 如何从数据库表中选择特定列？ 如何使用WHERE语句过滤查询结果？ 如何使用ORDER BY语句对结果进行排序？ 如何使用GROUP BY语句对结果进行分组？ 如何使用聚合函数（如COUNT、SUM、AVG等）进行统计计算？ 进阶查询 如何使用JOIN语句连接多个表？ 如何使用子查询嵌套查询语句？ 如何使用UNION语句合并多个查询结果？ 如何使用视图简化复杂查询？ 如何使用存储过程封装可重复使用的SQL代码块？ 数据库设计 解释关系型数据库的基本

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

多年数据库实战经验总结，涵盖广泛知识点，助您提升数据库管理能力。

这份资源整合了常见的数据库面试题，涵盖数据库基础知识、SQL查询优化、事务处理、数据库设计等多个方面，助你从容应对数据库面试挑战。

突出重围，斩获大数据Offer 这份资料汇集了大数据领域常见的面试问题及解析，助你轻松应对技术面试，拿下心仪职位。 内容涵盖： Hadoop生态系统核心组件 Spark大数据处理框架 NoSQL数据库 数据仓库与数据湖 数据分析与挖掘 机器学习算法 实时计算技术 适用人群： 准备面试大数据相关岗位的求职者 希望提升大数据技术水平的开发者 对大数据领域感兴趣的在校学生 学习指南： 通读资料，掌握核心知识点 针对薄弱环节，查阅相关资料深入学习 结合实际项目经验，融会贯通 祝你面试顺利，开启大数据职业生涯！

面试前的冲刺，搞定 Spark 靠这份压箱底的干货包就够了。Apache Spark 的面试题.zip整理得还挺全，从基础概念到性能调优，10 大模块内容都有，讲得还挺清楚。RDD、DataFrame、Shuffle这些高频点都有详细解释，而且配了不少实用技巧，比如怎么减少 Shuffle 开销，怎么理解 Job、Stage、Task 这些执行单位。架构部分也不错，像本地模式和 YARN 模式啥的，讲得简明又直白，适合临时抱佛脚但又想理解透一点的你。Spark SQL那块我觉得讲得还挺细，DataFrame 和 Dataset 的区别、新老 SQL 接口的对比这些，面试官爱问的点基本都踩上了。

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