当今时代，跳槽确实是大部分人升职加薪最快的方式，特别是职业生涯初期。说起来也是很无奈，公司经常是宁愿花更多的钱来请个新人也不愿意加薪留住老人。 面试了 N 多公司之后，我发现其实问来问去也就那几个知识点，所以干脆把热点知识系统性地总结了一下，共有 185 道题目，希望能够帮助各位为面试做足准备，完美应对面试官的各种灵魂拷问，一举拿下心仪 Offer ！ 这些面试题主要分为六个部
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2023-11-09 17:21:48
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前言在开发过程中可能会碰到某些独特的业务，比如查询全部表数据，数据量过多会导致查询变得十分缓慢。虽然在大多数情况下并不需要查询所有的数据，而是通过分页或缓存的形式去减少或者避免这个问题，但是仍然存在需要这样的场景，比如需要导出所有的数据到excel中，导出数据之前，肯定需要先查询表中数据，这个查询的过程中数据量一旦过大，单线程查询数据会严重影响程序性能，有可能过长的查询时间导致服务宕机。现在模拟使
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2023-06-15 09:47:19
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1.String 和StringBuffer的区别
JAVA平台提供了两个类:String和StringBuffer，它们可以储存和操作字符串，即包含多个字符的字符数据这个String类提供了数值不可改变字符串而这个StringBuffer类提供的字符串进行修改当你知道字符数据要改变的时候你就可以使用StringBuffer典型地，你可以使用Strin
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2024-08-26 00:05:32
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2019已经到来，你是否在满意的公司？拿着理想的薪水？目前全国正处于招聘的高峰期，如果有面试题能提示一下，可以提前做个准备，也可以看出自己的不足之处，面试能拿到offer的机会就大的多，下面就是一些常见的大数据面试题，希望能够帮到大家：1.kafka集群的规模，消费速度是多少。答：一般中小型公司是10个节点，每秒20M左右。2.hdfs上传文件的流程。答：这里描述的 是一个256M的文件上传过程①
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2024-08-26 10:08:01
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腾讯一面 试下 4月6日 挂1 自我介绍2 介绍一下你在项目中的承担的任务3 你对哪种语言熟悉4 线程池使用过吧，说说线程池中有哪些关键字 具体使用方法。5 说说hashMap 使用的是哪种数据结构，6说说hashMap 和 ConcurrentHashMap 的区别7为啥hashMap是线程不安全的？ 8锁机制怎么使用的？9如
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2024-05-07 11:18:34
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前言在我们的项目正式上线时，经常会遇到因为用户访问人数太多、并发量太高或者用户恶意访问导致服务器崩溃的问题，今天在这里和大家一起讨论在实际项目中如何在多个层面上对我们的应用进行优化，并防止用户恶意访问。数据库层优化1.我们可以对数据库配置文件进行优化，比如修改数据库最大连接数、数据库连接超时时间、是否开启查询缓存等，一般根据项目实际需求来配置。2.我们还可以对数据库表结构进行优化，比如对不同的表选
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2023-09-30 20:55:16
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以下为整理的自己秋招遇到的面试题；主要是Java和大数据相关题型；根据印象整理了下，有些记不起来了。死锁、乐观锁、悲观锁synchronized底层原理及膨胀机制ReetrantLock底层原理，源码是如何实现公平和非公平的synchronized和lock的区别volitale理解？volitale保证可见性的意义什么是指令重排序，为什么要禁止指令重排序介绍java中的基本数据类型及所占大小2的
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2024-08-27 20:51:51
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在处理“java大数据量”问题时，首先需要理解大数据量所带来的挑战。通常来说，当我们面临海量数据时，性能、存储、穿透率等方面都可能成为瓶颈。这些问题可能出现在各类业务场景中，比如日志处理、实时数据分析和大规模数据挖掘等。在这篇文章中，我们将深入探讨如何有效地解决“java大数据量”的问题。
### 背景描述
随着互联网的飞速发展，各行业的数据量呈几何级数增长。为了从中提取有价值的信息，很多企业
序 最近可能会遇到大量数据导出Excel的场景，今天趁现在需求告一段落来做下技术预研，然后这里就顺便分享给大家。一、数据量预判因为我们是做物联网的，这里要导出的数据就是设备的上报数据。客户说要这些数据导出成excel进行分析，又或是其他什么原因，咱不管。咱就分析下数据量，目前设备数量1500，2小时上报一次数据（最小可设置为半小时），要求可以导出3年的数据。 数据量初步估算：1500 * 12 *
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2023-09-03 16:40:13
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一、查询语句书写要点：1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where
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2023-09-29 10:40:44
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对于非常大的数据模型而言，分页检索时，每次都加载整个数据源非常浪费。通常的选择是检索页面大小的块区的数据，而非检索所有的数据，然后单步执行当前行。本文演示ASP.net的DataGrid和Sql Server 实现大数据量下的分页，为了便于实现演示，数据表采用了Northwind数据库的Orders表（830条记录）。如果数据表中有唯一的自增索引，并且这个字段没有出现断号现象。检索页面大小的块区数
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2024-08-28 16:12:12
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>
大数据处理问题 场景：我说的大数据量处理是指同时需要对数据进行检索查询，同时有高并发的增删改操作； 对于大数据量处理，如果是互联网处理的话，一般分为下面阶段：第一阶段:所有数据都装入一个数据库，当数据量大了肯定就会出现问题，如几百万条数据，那时一个检索查询可以让你等你分钟;第二阶段:那时肯定想做缓存机制，确实可
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2024-01-16 11:57:10
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在实际场景中会遇到这样的一种情况：数据量很大，而且还要分页查询，如果数据量达到百万级别之后，性能会急剧下降，导致查询时间很长，甚至是超时。接下来我总结了两种常用的优化方案，仅供参考。但是需要注意的是有个前提：主键id是递增且数据有序。
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2023-06-26 18:29:48
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大数据迁移——Python+MySQL引言方法一：数据库复制 ——最糟糕方法二：数据库转存——最蜗牛方法三：数据库备份——最尬速方法四：内存操作Python+MySQL——最火箭 引言最近，因为课题组更换服务器，有一批数据需要做数据迁移，数据量大约150G-200G，一部分数据存储在原来服务器的MySQL上，另外一部分数据以txt文件存储在硬盘上。现在，我需要将这些数据全部迁移存储在新服务器的M
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2023-08-11 14:25:11
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采用JDBC批处理（开启事务、无事务）采用JDBC批处理时需要注意一下几点：1、在URL连接时需要开启批处理、以及预编译 String url = “jdbc:mysql://localhost:3306/User?rewriteBatched -Statements=true&useServerPrepStmts=false”;2、PreparedStatement预
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2024-08-11 09:37:19
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本文章只针对Excel2007版本POI读取Excel有两种模式，一种是用户模式，一种是SAX事件驱动模式，将xlsx格式的文档转换成CSV格式后进行读取。用户模式API接口丰富，使用POI的API可以很容易读取Excel，但用户模式消耗的内存很大，当遇到很大sheet、大数据网格，假空行、公式等问题时，很容易导致内存溢出。POI官方推荐解决内存溢出的方式使用CVS格式解析，即SAX事件驱动模式。
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2023-07-11 13:50:31
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老板项目需要从类似日志的文本文件中提取出元数据，然后放到数据库中为数据挖掘做处理。设计数据库为两张表，初步估计第一张表是千万级的数据，第二张表是亿级数据。面对这么大数据量的导入需求，分析设计高效的程序就显得很有必要了，磨刀不误砍柴功嘛！
首先考虑的是提高IO效率，毕竟现在计算机cpu高主频，多核心的环境下硬盘IO才是瓶颈。在文件读取上提高程序效率，比如用
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2024-07-03 09:57:53
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随着2017年大数据各种应用的发展，大数据的价值得以充分的发挥，大数据已在企业、社会各个层面都成为重要的手段，数据已成为新的企业战略制高点，也是各个企业争夺的新焦点。那么我们一直在说着的大数据究竟是什么呢?为什么提到大数据的时候会经常提到Java，Java与大数据究竟有什么关系呢?1、关于大数据大数据是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技
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2023-07-05 23:26:11
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## Java 大数据量迁移的流程
### 1. 确定迁移数据源和目标
在进行大数据量迁移之前，首先需要确定迁移的数据源和目标。数据源可以是数据库、文件系统、消息队列等，而目标可以是同种或不同种的数据存储方式。
### 2. 数据抽取
数据抽取是将数据从源系统中读取出来的过程。根据数据源的不同，可以采用不同的方式进行数据抽取。
如果数据源是关系型数据库，可以使用JDBC来连接数据库，并执
原创
2023-11-10 13:47:59
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大数据量并发的 Java 系统处理一直是现代 IT 行业的重要话题。在应对大规模数据流和并发请求时，为了保证系统的可靠性与高可用性，良好的备份策略和灾难恢复方案显得尤为重要。接下来将详细探讨解决“大数据量并发 Java”问题的策略和流程。
## 备份策略
为确保系统在发生意外时能够迅速恢复，制定合理的备份策略至关重要。以下是我们的备份计划：
### 备份甘特图与周期计划
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