1、kafka的message包括哪些信息
一个Kafka的Message由一个固定长度的header和一个变长的消息体body组成header部分由一个字节的magic(文件格式)和四个字节的CRC32(用于判断body消息体
是否正常)构成。当magic的值为1的时候，会在magic和crc32之间多一个字节的数据：attributes(保存一些相关属性，比如是否压缩、压缩格式等等)；如果magic的值为0，那么不存在attributes属性
body是由N个字节构成的一个消息体，包含了具体的key/value消息
2、怎么查看kafka的offset
0.9版本以上，可以用最新的Consumer client 客户端，有consumer.seekToEnd() / c onsumer.position() 可以用于得到当前最新的offset：
3、hadoop的shuffle过程
一、Map端的shuffle
Map端会处理输入数据并产生中间结果，这个中间结果会写到本地磁盘，而不是HDFS。每个Map的输出会先写到内存缓冲区中，当写入的数据达到设定的阈值时，系统将会启动一个线程将缓冲区的数据写到磁盘，这个过程叫做spill。
在spill写入之前，会先进行二次排序，首先根据数据所属的partition进行排序，然后每个partition中的数据再按key来排序。partition的目是将记录划分到不同的Reducer 上去，以期望能够达到负载均衡，以后的Reducer就会根据partition来读取自己对应的数据。接着运行combiner(如果设置了的话)，combiner的本质也是一个Reducer，其目的是对将要写入到磁盘上的文件先进行一次处理，这样，写入到磁盘的数据量就会减少。最后
将数据写到本地磁盘产生spill文件(spill文件保存在{mapred.local.dir}指定的目录中，Map任务结束后就会被删除)。
最后，每个Map任务可能产生多个spill文件，在每个Map任务完成前，会通过多路归并算法将这些spill文件归并成一个文件。至此，Map的shuffle过程就结束了。
二、Reduce端的shuffle
Reduce端的shuffle主要包括三个阶段，copy、sort(merge)和reduce。
首先要将Map端产生的输出文件拷贝到Reduce端，但每个Reducer如何知道自己应该处理哪些数据呢？因为Map端进行partition的时候，实际上就相当于指定了每个Reducer要处理的数据(partition就对应了Reducer)，所以Reducer在拷贝数据的时候只需拷贝与自己对应的partition中的数据即可。每个Reducer会处理一个或者多个partition，但需要先将自己对应的partition中的数据从每个Map的输出结果中拷贝过来。
接下来就是sort阶段，也成为merge阶段，因为这个阶段的主要工作是执行了归并排序。从Map端拷贝到Reduce端的数据都是有序的，所以很适合归并排序。最终在Reduce 端生成一个较大的文件作为Reduce的输入。
最后就是Reduce过程了，在这个过程中产生了最终的输出结果，并将其写到HDFS 上。
4、spark集群运算的模式
Spark 有很多种模式，最简单就是单机本地模式，还有单机伪分布式模式，复杂的则运行在集群中，目前能很好的运行在Yarn和Mesos 中，当然Spark 还有自带的Standalo
ne 模式，对于大多数情况Standalone 模式就足够了，如果企业已经有Yarn 或者Mes os 环境，也是很方便部署的。
standalone(集群模式)：典型的Mater/slave模式，不过也能看出Master是有单点故障的；Spark支持ZooKeeper来实现HA
on yarn(集群模式)：运行在yarn 资源管理器框架之上，由yarn 负责资源管理，Spar k 负责任务调度和计算
on mesos(集群模式)：运行在mesos 资源管理器框架之上，由mesos 负责资源管理，Spark 负责任务调度和计算
on cloud(集群模式)：比如AWS 的EC2，使用这个模式能很方便的访问Amazon的S 3;Spark 支持多种分布式存储系统：HDFS 和S3
5、HDFS读写数据的过程
读：
1、跟namenode通信查询元数据，找到文件块所在的datanode服务器
2、挑选一台datanode（就近原则，然后随机）服务器，请求建立socket流
3、datanode开始发送数据（从磁盘里面读取数据放入流，以packet为单位来做校验）
4、客户端以packet为单位接收，现在本地缓存，然后写入目标文件
写：
1、根namenode通信请求上传文件，namenode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在
2、namenode返回是否可以上传
3、client请求第一个block该传输到哪些datanode服务器上
4、namenode返回3个datanode服务器ABC
5、client请求3台dn中的一台A上传数据（本质上是一个RPC调用，建立pipeline），A收到请求会继续调用B，然后B调用C，将真个pipeline建立完成，逐级返回客户端
6、client开始往A上传第一个block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以p acket为单位，A收到一个packet就会传给B，B传给C；A每传一个packet会放入一个应答队列等待应答
7、当一个block传输完成之后，client再次请求namenode上传第二个block的服务器。
6、RDD中reduceBykey与groupByKey哪个性能好，为什么
reduceByKey：reduceByKey会在结果发送至reducer之前会对每个mapper在本地进行merge，有点类似于在MapReduce中的combiner。这样做的好处在于，在map端进行一次reduce之后，数据量会大幅度减小，从而减小传输，保证reduce端能够更快的进行结果计算。
groupByKey：groupByKey会对每一个RDD中的value值进行聚合形成一个序列(Iterator)，此操作发生在reduce端，所以势必会将所有的数据通过网络进行传输，造成不必要的浪费。同时如果数据量十分大，可能还会造成OutOfMemoryError。
通过以上对比可以发现在进行大量数据的reduce操作时候建议使用reduceByKey。不仅可以提高速度，还是可以防止使用groupByKey造成的内存溢出问题。
7、spark2.0的了解
更简单：ANSI SQL与更合理的API
速度更快：用Spark作为编译器
更智能：Structured Streaming
8、 rdd 怎么分区宽依赖和窄依赖
宽依赖：父RDD的分区被子RDD的多个分区使用例如groupByKey、reduceByKey、sortByKey等操作会产生宽依赖，会产生shuffle
窄依赖：父RDD的每个分区都只被子RDD的一个分区使用例如map、filter、union等操作会产生窄依赖
9、spark streaming 读取kafka数据的两种方式
这两种方式分别是：
Receiver-base
使用Kafka的高层次Consumer API来实现。receiver从Kafka中获取的数据都存储在Spark Executor的内存中，然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。然而，在默认的配置下，这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据。如果要启用高可靠机制，让数据零丢失，就必须启用Spark Streaming的预写日志机制（Write Ahead Log，WAL）。该机制会同步地将接收到的Kafka数据写入分布式文件系统（比如HDFS）上的预写日志中。所以，即使底层节点出现了失败，也可以使用预写日志中的数据进行恢复。
Direct
Spark1.3中引入Direct方式，用来替代掉使用Receiver接收数据，这种方式会周期性地查询Kafka，获得每个topic+partition的最新的offset，从而定义每个batch的offset
的范围。当处理数据的job启动时，就会使用Kafka的简单consumer api来获取Kafka 指定offset范围的数据。
10、kafka的数据存在内存还是磁盘
Kafka最核心的思想是使用磁盘，而不是使用内存，可能所有人都会认为，内存的速度一定比磁盘快，我也不例外。在看了Kafka的设计思想，查阅了相应资料再加上自己的测试后，发现磁盘的顺序读写速度和内存持平。
而且Linux对于磁盘的读写优化也比较多，包括read-ahead和write-behind，磁盘缓存等。如果在内存做这些操作的时候，一个是JAVA对象的内存开销很大，另一个是随着堆内存数据的增多，JAVA的GC时间会变得很长，使用磁盘操作有以下几个好处：
磁盘缓存由Linux系统维护，减少了程序员的不少工作。
磁盘顺序读写速度超过内存随机读写。
JVM的GC效率低，内存占用大。使用磁盘可以避免这一问题。
系统冷启动后，磁盘缓存依然可用。
11、怎么解决kafka的数据丢失
producer端：
宏观上看保证数据的可靠安全性，肯定是依据分区数做好数据备份，设立副本数。broker端：
topic设置多分区，分区自适应所在机器，为了让各分区均匀分布在所在的broker中，分区数要大于broker数。
分区是kafka进行并行读写的单位，是提升kafka速度的关键。
Consumer端
consumer端丢失消息的情形比较简单：如果在消息处理完成前就提交了offset，那么就有
可能造成数据的丢失。由于Kafka consumer默认是自动提交位移的，所以在后台提交位移前一定要保证消息被正常处理了，因此不建议采用很重的处理逻辑，如果处理耗时很长，则建议把逻辑放到另一个线程中去做。为了避免数据丢失，现给出两点建议：
https://www.doczj.com/doc/f99750738.html,mit=false 关闭自动提交位移
在消息被完整处理之后再手动提交位移
12、fsimage和edit的区别？
大家都知道namenode与secondary namenode 的关系，当他们要进行数据同步时叫做checkpoint时就用到了fsimage与edit，fsimage是保存最新的元数据的信息，当fsimage数据到一定的大小事会去生成一个新的文件来保存元数据的信息，这个新的文件就是edit，edit会回滚最新的数据。
13、列举几个配置文件优化？
1）Core-site.xml 文件的优化
a、fs.trash.interval，默认值：0；说明：这个是开启hdfs文件删除自动转移到垃圾箱的选项，值为垃圾箱文件清除时间。一般开启这个会比较好，以防错误删除重要文件。单位是分钟。
b、https://www.doczj.com/doc/f99750738.html,node.handler.count，默认值：10；说明：hadoop系统里启动的任务线程数，这里改为40，同样可以尝试该值大小对效率的影响变化进行最合适的值的设定。
c、mapreduce.tasktracker.http.threads，默认值：40；说明：map和reduce是通过http进行数据传输的，这个是设置传输的并行线程数。
14、datanode 首次加入cluster 的时候，如果log 报告不兼容文件版本，那需要namenode 执行格式化操作，这样处理的原因是？
1）这样处理是不合理的，因为那么namenode 格式化操作，是对文件系统进行格式化，namenode 格式化时清空dfs/name 下空两个目录下的所有文件，之后，会在目录https://www.doczj.com/doc/f99750738.html,.dir 下创建文件。
2）文本不兼容，有可能时namenode 与datanode 的数据里的namespaceID、clusterID 不一致，找到两个ID 位置，修改为一样即可解决。
15、MapReduce 中排序发生在哪几个阶段？这些排序是否可以避免？为什么？
1）一个MapReduce 作业由Map 阶段和Reduce 阶段两部分组成，这两阶段会对数据排序，从这个意义上说，MapReduce 框架本质就是一个Distributed Sort。
2）在Map 阶段，Map Task 会在本地磁盘输出一个按照key 排序（采用的是快速排序）的文件（中间可能产生多个文件，但最终会合并成一个），在Reduce 阶段，每个Reduce Task 会对收到的数据排序，这样，数据便按照Key 分成了若干组，之后以组为单位交给reduce（）处理。
3）很多人的误解在Map 阶段，如果不使用Combiner便不会排序，这是错误的，不管你用不用Combiner，Map Task 均会对产生的数据排序（如果没有Reduce Task，则不会排序，实际上Map 阶段的排序就是为了减轻Reduce端排序负载）。
4）由于这些排序是MapReduce 自动完成的，用户无法控制，因此，在hadoop 1.x 中无法避免，也不可以关闭，但hadoop2.x 是可以关闭的。
16、hadoop的优化？
1）优化的思路可以从配置文件和系统以及代码的设计思路来优化
2）配置文件的优化：调节适当的参数，在调参数时要进行测试
3）代码的优化：combiner的个数尽量与reduce的个数相同，数据的类型保持一致，可以减少拆包与封包的进度
4）系统的优化：可以设置linux系统打开最大的文件数预计网络的带宽MTU的配置5）为job 添加一个Combiner，可以大大的减少shuffer阶段的maoTask拷贝过来给远程的reduce task的数据量，一般而言combiner与reduce相同。
6）在开发中尽量使用stringBuffer而不是string，string的模式是read-only的，如果对它进行修改，会产生临时的对象，二stringBuffer是可修改的，不会产生临时对象。7）修改一下配置：以下是修改mapred-site.xml 文件
a、修改最大槽位数：槽位数是在各个tasktracker 上的mapred-site.xml 上设置的，默认都是2
b、调整心跳间隔：集群规模小于300 时，心跳间隔为300 毫秒
mapreduce.jobtracker.heartbeat.interval.min 心跳时间
mapred.heartbeats.in.second 集群每增加多少节点，时间增加下面的值mapreduce.jobtracker.heartbeat.scaling.factor 集群每增加上面的个数，心跳增多少
c、启动带外心跳
mapreduce.tasktracker.outofband.heartbeat 默认是false
d、配置多块磁盘
mapreduce.local.dir
e、配置RPC hander 数目
mapred.job.tracker.handler.count 默认是10，可以改成50，根据机器的能力
f、配置HTTP 线程数目
tasktracker.http.threads 默认是40，可以改成100 根据机器的能力
g、选择合适的压缩方式，以snappy 为例：
17、设计题
1）采集nginx产生的日志，日志的格式为user ip time url htmlId 每天产生的文件的数据量上亿条，请设计方案把数据保存到HDFS上，并提供一下实时查询的功能（响应时间小于3s）
A、某个用户某天访问某个URL的次数
B、某个URL某天被访问的总次数
实时思路是：使用Logstash + Kafka + Spark-streaming + Redis + 报表展示平台
离线的思路是：Logstash + Kafka + Elasticsearch + Spark-streaming + 关系型数据库A、B、数据在进入到Spark-streaming 中进行过滤，把符合要求的数据保存到Redis中
18、有10 个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query 都可能重复。要求你按照query 的频度排序。还是典型的TOP K 算法，解决方案如下：
1）方案1：
顺序读取10 个文件，按照hash(query)%10 的结果将query 写入到另外10 个文件（记为）中。这样新生成的文件每个的大小大约也1G（假设hash 函数是随机的）。找一台内存在2G 左右的机器，依次对用hash_map(query, query_count)来统计每个query 出现的次数。利用快速/堆/归并排序按照出现次数进行排序。将排序好的query 和对应的query_cout 输出到文件中。这样得到了10 个排好序的文件（记为）。对这10 个文件进行归并排序（内排序与外排序相结合）。
2）方案2：
一般query 的总量是有限的，只是重复的次数比较多而已，可能对于所有的query，
一次性就可以加入到内存了。这样，我们就可以采用trie 树/hash_map等直接来统计每个query出现的次数，然后按出现次数做快速/堆/归并排序就可以了。
3）方案3：
与方案1 类似，但在做完hash，分成多个文件后，可以交给多个文件来处理，采用分布式的架构来处理（比如MapReduce），最后再进行合并。
19、在2.5 亿个整数中找出不重复的整数，注，内存不足以容纳这2.5 亿个整数。
1）方案1：采用2-Bitmap（每个数分配2bit，00 表示不存在，01 表示出现一次，10 表示多次，11 无意义）进行，共需内存2^32 * 2 bit=1 GB 内存，还可以接受。然后扫描这2.5亿个整数，查看Bitmap 中相对应位，如果是00 变01，01 变10，10 保持不变。所描完事后，查看bitmap，把对应位是01 的整数输出即可。
2）方案2：也可采用与第1 题类似的方法，进行划分小文件的方法。然后在小文件中找出不重复的整数，并排序。然后再进行归并，注意去除重复的元素。
20、腾讯面试题：给40 亿个不重复的unsigned int 的整数，没排过序的，然后再给一个数，如何快速判断这个数是否在那40 亿个数当中？
1）方案1：oo，申请512M 的内存，一个bit 位代表一个unsigned int 值。读入40 亿个数，设置相应的bit 位，读入要查询的数，查看相应bit 位是否为1，为1 表示存在，为0 表示不存在。
2）方案2：这个问题在《编程珠玑》里有很好的描述，大家可以参考下面的思路，探讨一下：又因为2^32 为40 亿多，所以给定一个数可能在，也可能不在其中；这里我们
把40 亿个数中的每一个用32 位的二进制来表示，假设这40 亿个数开始放在一个文件中。然后将这40 亿个数分成两类:
1.最高位为0
2.最高位为1
并将这两类分别写入到两个文件中，其中一个文件中数的个数<=20 亿，而另一个>=20 亿（这相当于折半了）；与要查找的数的最高位比较并接着进入相应的文件再查找再然后把这个文件为又分成两类:
1.次最高位为0
2.次最高位为1
并将这两类分别写入到两个文件中，其中一个文件中数的个数<=10 亿，而另一个>=10 亿（这相当于折半了）；与要查找的数的次最高位比较并接着进入相应的文件再查找。.....
以此类推，就可以找到了,而且时间复杂度为O(logn)，方案2 完。
3)附：这里，再简单介绍下，位图方法：使用位图法判断整形数组是否存在重复,判断集合中存在重复是常见编程任务之一，当集合中数据量比较大时我们通常希望少进行几次扫描，这时双重循环法就不可取了。
位图法比较适合于这种情况，它的做法是按照集合中最大元素max 创建一个长度为max+1的新数组，然后再次扫描原数组，遇到几就给新数组的第几位置上1，如遇到5 就给新数组的第六个元素置1，这样下次再遇到5 想置位时发现新数组的第六个元素已经是1 了，这说明这次的数据肯定和以前的数据存在着重复。这种给新数组初始化时置零其后置一的做法类似于位图的处理方法故称位图法。它的运算次数最坏的情况为2N。如果已知数组的最大值即能事先给新数组定长的话效率还能提高一倍。
21、怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个？
1）方案1：先做hash，然后求模映射为小文件，求出每个小文件中重复次数最多的一个，并记录重复次数。然后找出上一步求出的数据中重复次数最多的一个就是所求（具体参考前面的题）。
22、上千万或上亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的钱N 个数据。
1）方案1：上千万或上亿的数据，现在的机器的内存应该能存下。所以考虑采用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来进行统计次数。然后就是取出前N 个出现次数最多的数据了，可以用第2 题提到的堆机制完成。
23、一个文本文件，大约有一万行，每行一个词，要求统计出其中最频繁出现的前10 个词，给出思想，给出时间复杂度分析。
1）方案1：这题是考虑时间效率。用trie 树统计每个词出现的次数，时间复杂度是O(n*le)（le表示单词的平准长度）。然后是找出出现最频繁的前10 个词，可以用堆来实现，前面的题中已经讲到了，时间复杂度是O(n*lg10)。所以总的时间复杂度，是O(n*le)与O(n*lg10)中较大的哪一个。
24、100w 个数中找出最大的100 个数。
1）方案1：在前面的题中，我们已经提到了，用一个含100 个元素的最小堆完成。复杂度为O(100w*lg100)。
2）方案2：采用快速排序的思想，每次分割之后只考虑比轴大的一部分，知道比轴大的
一部分在比100 多的时候，采用传统排序算法排序，取前100 个。复杂度为O(100w*100)。
3）方案3：采用局部淘汰法。选取前100 个元素，并排序，记为序列L。然后一次扫描剩余的元素x，与排好序的100 个元素中最小的元素比，如果比这个最小的要大，那么把这个最小的元素删除，并把x 利用插入排序的思想，插入到序列L 中。依次循环，直到扫描了所有的元素。复杂度为O(100w*100)。
25、有一千万条短信，有重复，以文本文件的形式保存，一行一条，有重复。请用5 分钟时间，找出重复出现最多的前10 条。
1）分析：常规方法是先排序，在遍历一次，找出重复最多的前10 条。但是排序的算法复杂度最低为nlgn。
2）可以设计一个hash_table, hash_map
最全大数据程序员面试题库 大数据开发面试题库，千锋讲师总结了很多，经过总结学生在面试中遇到的问题，还有讲师多年的经验精心编制。就是要宠千锋学生到底，不仅教授你专业的大数据技术，更要让你从容的面对面试官，在众多的竞争者中脱颖而出。 好了，废话不多说，直接上题库。。。。。。 1.scala 语言有什么特点，什么是函数式编程？有什么优点 2.scala 伴生对象有什么作用 3.scala 并发编程是怎么弄得，你对actor 模型怎么理解有何优点 4.scala case class 有什么重要 5.scala akka 框架有没有接触过，有什么重要 6.scala 为什么设计var 和val 7.SDD,DAG,Stage怎么理解？ 8.宽依赖窄依赖怎么理解？ 9.Stage是基于什么原理分割task的？ 10.血统的概念
11.任务的概念 12.容错方法 13.粗粒度和细粒度 14.Spark优越性 15.Spark为什么快 16.Transformation和action是什么？区别？举几个常用方法 17.SDD怎么理解 18.spark 作业提交流程是怎么样的，client和cluster 有什么区别，各有什么作用 19.spark on yarn 作业执行流程，yarn-client 和yarn cluster 有什么区别 20.spark streamning 工作流程是怎么样的，和storm 比有什么区别 21.spark sql 你使用过没有，在哪个项目里面使用的 22.spark 机器学习和spark 图计算接触过没，，能举例说明你用它做过什么吗？ 23.spark sdd 是怎么容错的，基本原理是什么？ 大数据时代，中国IT环境也将面临重新洗牌，不仅仅是企业，更是程序员们转型可遇而不可求的机遇。随着互联网时代的迅猛发展，大数据全面融入了现代社会的生产、生活中，并将大大改变全球的经济。大数据，它其实不仅仅是一种技术，更是战略资源。 千锋不仅仅注重学生的专业技能培训，还注重学生的素质培养，开班第一天起，每节课的课前十分钟分享，锻炼学员的沟通表达能力，在工作中减少沟通成
教师招聘考编结构化面试试题训练 一组： 1、你怎么理解为人师表? 2、校长委托组织一次夏令营活动,你怎么开展工作? 3、结合你所报考教学专业,谈谈你如何处理好执行新课程标准和教学改革的关系? 4、一名班主任以严格管理著称,教学成绩优秀,一名女生因早恋,成绩大幅度下降,,班主任十分生气,在全班点名批评了这名女生,结果这位女生从教学楼跳楼自杀,你怎么看? 二组： 1、俗语说：家有半头粮不孩子王，你为什么选择教师职业？ 2、假若你是校长，你们学校有部分优秀教师，下班时候在家辅导学生，你对这种现象怎么看？你如何处理？ 3、新学期领导调你到一个双差班去当班主任，你怎么办? 三组： 1、现在有“贵族学校”、“贵族班”，对此有何评价？ 2、请你谈谈在优越的环境（学校）和在相对更差的环境里哪个对孩子的成长更有利？为什么？
3、现在的孩子越来越自私了，你认为是这样吗？为什么？ 四组： 1、小皇帝读书了，家庭中对孩子的教育发生过矛盾？作为教师对此你怎么看? 2、对孩子教育的分歧要让孩子知道吗？你诊断怎样化解这种矛盾和分歧的？ 3、随谈你对儿童教育的见解? 五组：下面是两则广告创意： 奔驰车的广告：遍布世界各地的奔驰车维修站，维修人员无事可干，闲得无聊。 丰田汽车的广告：车到山前必有路，有路必有丰田车。 从创意的角度，可以看到创意在企业的发展过程中，是何等的重要，创意不仅仅体现在广告中，在社会生活的方方面面，也无处不体现创意的重要。 1、请谈谈你是怎么看待教学创意? 2、你的一个很好的教学改革方案,不仅没得到校长的采纳,反而说你异想天开,你怎么办? 3、你组织学生一次户外活动,有个同学突然中暑,你怎么处理?
各大知名公司校园招聘经典常见面试题集锦 一．自我认识类 1.你的缺点是什么？如果我们淘汰你，你认为原因是什么？ （华为公司2011校招面试题，分享人：彭红） 2.你最骄傲的经历是什么？描述一个你与人合作共同完成目标的经历。 （2011宝洁校招面试题，分享人：彭红） 3.请详细描述一下你理想中的未来工作环境及每日工作内容。举例说明一件在 校期间你认为最有成就感和最失败的事。 （三星集团2010校招面试题，分享人：李玉娇） 4.你能不能喝酒？ （中国银行总行2009招聘面试题，分享人：何轶男） 5.依靠你的专业素养能给团队带来哪些帮助？用三个词形容你的大学生活。（中 国建设银行苏州分行2010校招面试题，分享人：张栩萌） 6.你的梦想是什么，为此做了哪些努力?（优衣库2010校招面试题，分享人： 张栩萌） 7.你生活中有没有遇到过挫折?是如何面对的? （腾讯2009校招面试题，分享人：刘妍） 8.你心目中的另一半是什么样子？ （东莞银行2012面试题，分享人：刁媛、万宝军） 9.请用一句话总结自己二十年的人生感悟。 （飞亚达2012面试题，分享人：吴念菲）
10.你遇到的最大挫折和获得的最大成就是什么？ （上海交通大学2012研究生复试题，分享人：游昕琦、李如诗） 11.你最大的缺点是什么？ （汇丰银行2012管培生面试，分享人：李立彬、杨玮希） 12.你平时有什么爱好？你一开始是选择银行作为实习单位，后来为什么要来中 国移动呢？ （深圳移动2012面试题，分享人：陈奥、江程） 13.举例说明你怎样获得一种技能，并将其转化为实践。 （宝洁2012面试题，分享人：陈思蕾、杨媛颖） 14.你对未来的职业规划是怎么样的？ （毕马威2012面试题，分享人：唐寅、雷静晗） 15.说说你所知道的RBS。讲一个你所遇到的困难，如何克服？说说你最大的缺 点。 （苏格兰皇家银行2012全球实习生面试，分享人：杨玮希） 16.你平时爱看什么书报杂志？你除了专业课，最喜欢的课是什么? （淡马锡投资2012中国管培生面试题，分享人：杨玮希） 17.你希望与什么样的上级共事？ （中国农业银行宜昌分行2012面试题，分享人：向思凤、赵长龙） 18.你认为将来会是什么原因让你离职？ （建行四川省分行2012面试题，分享人：李冀明、李阳） 19.请简要谈谈你的兴趣爱好。 （建行江苏分行2012面试题，分享人：王秋蕾、张静秋）
Java基础方面: 1、作用域public,private,protected,以及不写时的区别 答：区别如下： 作用域当前类同一package 子孙类其他package public √√√√ protected √√√ × friendly √√ × × private √ × × × 不写时默认为friendly 2、Anonymous Inner Class (匿名内部类) 是否可以extends(继承)其它类，是否可以implements(实现)interface(接口) 答：匿名的内部类是没有名字的内部类。不能extends(继承) 其它类，但一个内部类可以作为一个接口，由另一个内部类实现 3、Static Nested Class 和 Inner Class的不同 答：Nested Class （一般是C++的说法），Inner Class (一般是JA V A的说法)。Java内部类与C++嵌套类最大的不同就在于是否有指向外部的引用上。注：静态内部类（Inner Class）意味着1创建一个static内部类的对象，不需要一个外部类对象，2不能从一个static内部类的一个对象访问一个外部类对象 4、&和&&的区别 答：&是位运算符，表示按位与运算，&&是逻辑运算符，表示逻辑与（and） 5、Collection 和 Collections的区别 答：Collection是集合类的上级接口，继承与他的接口主要有Set 和List. Collections是针对集合类的一个帮助类，他提供一系列静态方法实现对各种集合的搜索、排序、线程安全化等操作 6、什么时候用assert 答：assertion(断言)在软件开发中是一种常用的调试方式，很多开发语言中都支持这种机制。在实现中，assertion就是在程序中的一条语句，它对一个boolean表达式进行检查，一个正确程序必须保证这个boolean表达式的值为true；如果该值为false，说明程序已经处于不正确的状态下，系统将给出警告或退出。一般来说，assertion用于保证程序最基本、关键的正确性。assertion检查通常在开发和测试时开启。为了提高性能，在软件发布后，assertion检查通常是关闭的 7、String s = new String("xyz");创建了几个String Object 答：两个，一个字符对象，一个字符对象引用对象 8、Math.round(11.5)等於多少? Math.round(-11.5)等於多少 答: Math.round(11.5)==12;Math.round(-11.5)==-11;round方法返回与参数最接近的长整数，参数加1/2后求其floor 9、short s1 = 1; s1 = s1 + 1;有什么错? short s1 = 1; s1 += 1;有什么错 答：short s1 = 1; s1 = s1 + 1; （s1+1运算结果是int型，需要强制转换类型）short s1 = 1; s1 += 1;（可以正确编译） 10、Java有没有goto 答：java中的保留字，现在没有在java中使用 11、数组有没有length()这个方法? String有没有length()这个方法 答：数组没有length()这个方法，有length的属性。String有有length()这个方法 12、Overload和Override的区别。Overloaded的方法是否可以改变返回值的类型
大数据面试题及答案 汇总版
第1部分选择题 1.1 Hadoop选择题 1.1.1 HDFS 1．下面哪个程序负责 HDFS 数据存储？A．NameNode B．Jobtracker C．Datanode D．secondaryNameNode E．tasktracker 2. HDFS 中的 block 默认保存几份？ A．3份 B．2份 C．1份 D．4份 3. 下列哪个程序通常与NameNode 在一个节点启动？ A. SecondaryNameNode B．DataNode C．TaskTracker D. Jobtracker 4. HDFS 默认 Block Size（新版本）
A. 32MB B．64MB C．128MB D．256MB 5. Client 端上传文件的时候下列哪项正确 A. 数据经过 NameNode 传递给 DataNode B．Client端将文件切分为Block，依次上传 C．Client 只上传数据到一台DataNode，然后由 NameNode 负责Block 复制工作 6. 下面与 HDFS 类似的框架是？ A．NTFS B．FAT32 C．GFS D．EXT3 7. 的 8. 的 1.1.2 集群管理 1. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈 A. CPU B．网络 C．磁盘IO
D．存 2. 关于SecondaryNameNode 哪项是正确的？ A．它是 NameNode 的热备 B．它对存没有要求 C．它的目的是帮助NameNode合并编辑日志，减少NameNode启动时间 D．SecondaryNameNode 应与 NameNode 部署到一个节点 3. 下列哪项不可以作为集群的管理？ A. Puppet B．Pdsh C．ClouderaManager D．Zookeeper 4. 配置机架感知的下面哪项正确 A. 如果一个机架出问题，不会影响数据读写 B．写入数据的时候会写到不同机架的 DataNode 中 C．MapReduce 会根据机架获取离自己比较近的网络数据 5. 下列哪个是 Hadoop 运行的模式 A. 单机版B．伪分布式C．分布式 6. Cloudera 提供哪几种安装 CDH 的方法 A. Cloudera manager B．Tarball C．Yum D．Rpm 7. 1.2 Hbase选择题 1.2.1 Hbase基础
2018下半年教师资格证结构化面试答题套路 今天敏试教育给大家分享2018下半年教师资格证面试结构化问答的答题套路，希望能够帮助到大家~ 结构化面试是从专门的题库里面让面试者抽题，在一套统一的标准下对面试者的表现进行量化的面试。 面试的过程中，你说的内容和你的形象会占到一部分的分数，但是如果你没有按照题目标准的格式来回答，你回答的结构与考题相差很远，那么很遗憾，你会丢失将近三分之一的分数。 下面为大家举一个结构化面试题目的例子： 如果你在上课的时候突然有两个学生起了矛盾打架，你会怎么办？ 很多同学可能会这样回答： “首先我会制止他们，稳定课堂秩序。然后我会把情绪激动的两个人带到办公室，在其他老师的约束下他们应该会冷静下来。 接下来我会继续完成我的授课任务。然后课后与他们聊天，了解他们打架的理由并进行心里辅导，必要时要跟家长联系，与家长一起引导孩子。” 这个回答乍看过去好像面面俱到，感觉这位学员的临场应急能力很强，做事很有条理，事后的处理也相当到位，考虑到了不同的情况。同学们是不是觉得这个答案很好？ 其实这个答案起码丢掉了三分之一的分数！ 为什么？这个看起来很完整的答案其实只是这位学员的一厢情愿而已。他答案的组织已经脱离了结构化面试的框架，这个框架就是上面说的"套路"。没有了这个"套路"，我们的回答就已经少了三分之一的分数，加上没有按套路出牌的答案在内容上不可能得满分。 简而言之，如果这条题目值10分，那么上面的回答保守估计已经丢了5分左右！！ 那结构化面试的套路是什么呢？ 首先我们要分析一下题目。"学生在课堂上打架"很明显是属于应急应变类的题目，在回答这类问题时我们的思路要遵从下面的结构： 分析问题?明确任务?具体做法?自我反省与提高 我们把思路跟上面的答案对比之后就会发现，在回答的内容上可能两者会相差无几（不对喔，好像自我反省缺了），但是在回答的结构和层次上就有着天渊
【经典·面试】世界500强经典面试题，附答案 1、有十筐苹果，每筐里有十个，共100个，每筐里苹果的重量都是一样，其中有九筐每个苹果的重量都是1斤，另一筐中每个苹果的重量都是0.9斤，但是外表完全一样，用眼看或用手摸无法分辨。现在要你用一台普通的大秤一次把这筐重量轻的找出来。 答案：从第一筐中拿出一个，第二筐中拿出两个，第十筐拿出十个，一起放在称上称。如果每个苹果一斤重，就应该是55斤。假设称出是54.9斤，则说明，从第一筐中拿出那个苹果是九两的，也就是说第一筐的苹果是九两重的。如果称出是54.8斤，也就是说差2两，而又只有一筐苹果中的每个都是九两重的，所以一定是第二筐中拿出两个是9两重，也就是说第二筐的苹果是九两重的。按这样推理下去，应该明白吧！！ 2、我有一堆绳子，这些绳子之间粗细长短各不相同，每一条绳子本身各处的粗细长短也各不相同。但是每条绳子的燃烧时间都是60秒，试问我要测量15秒的时间，我该如何做？ 1. 同时点燃任意两根绳子，第一根绳子点两头，第二根绳子点一头； 2. 等第一根绳子烧完后，点燃第二根绳子的另一头，让两头同时燃烧，并开始计时； 3. 在第二根绳子烧尽时停止计时，即可得15秒的时间。 因为题目中给出一个条件：一堆绳子，长短粗细各不相同，也不均匀。 也就是说每根绳子从头到尾都是不均匀的，并非只是绳子与绳子不同。 那么~~虽然单根绳子总的燃烧时间为60秒，但若取半根则未必是30秒， 四分之一根未必是15秒啊~~~~~~~ 若假定了一个默认的条件：就是单根绳子是均匀的。因此，必然会导致错误的结果。 3、有一堆垃圾，规定要由王三户人家清理。户因外出没能参加，留下９元钱做代劳费。王户上午起早干了５小时，户下午接着干了４小时刚好干完。问王户和户应怎样分配这９元钱？ 答案：不能简单地认为王户应得５元，户应得４元。不加分析而想当然办事往往搞错。应该知道，王两户所做的工作中，除帮户外，还有他们自己的任务。很明显，每户的工作量为３小时。王帮干了２小时，帮干了１小时，王帮的工作量是帮的２倍，得到的报酬当然也应该是的２倍。因此，王应得６元，应得３元。 4、一天有个年轻人来到王老板的店里买了一件礼物这件礼物成本是18元，标价是21元。结果是这个年轻人掏出100元要买这件礼物。王老板当时没有零钱，用那100元向街坊换了100元的零钱，找给年轻人79元。但是街坊後来发现那100元是假钞，王老板无奈还了街坊100元。现在问题是：王老板在这次交易中到底损失了多少钱?
1.SpringMVC Framework的理解： 1、它是基于组件技术的.全部的应用对象,无论控制器和视图,还是业务对象之类的都是java组件。并且和Spring提供的其他基础结构紧密集成 2、不依赖于Servlet API(目标虽是如此,但是在实现的时候确实是依赖于Servlet的) 3、可以任意使用各种视图技术,而不仅仅局限于JSP 4、支持各种请求资源的映射策略 5、它应是易于扩展的 2.简单的谈一下SpringMVC的工作流程？ 流程? 1、用户发送请求至前端控制器DispatcherServlet? 2、DispatcherServlet收到请求调用HandlerMapping处理器映射器。? 3、处理器映射器找到具体的处理器，生成处理器对象及处理器拦截器(如果有则生成)一并返回给DispatcherServlet。? 4、DispatcherServlet调用HandlerAdapter处理器适配器? 5、HandlerAdapter经过适配调用具体的处理器(Controller，也叫后端控制器)。? 6、Controller执行完成返回ModelAndView? 7、HandlerAdapter将controller执行结果ModelAndView返回给DispatcherServlet? 8、DispatcherServlet将ModelAndView传给ViewReslover视图解析器? 9、ViewReslover解析后返回具体View? 10、DispatcherServlet根据View进行渲染视图（即将模型数据填充至视图中）。? 11、DispatcherServlet响应用户 3.如何解决POST请求中文乱码问题，GET的又如何处理呢？ 在web.xml中加入： .
大数据工程师面试题 大数据工程师面试，对于很多人来说应该都不陌生了吧，虽说大数据就业前景很好，但想要成功进入名企，并不是一件容易的事情，不仅仅需要专业的技能，还需要你在面试的时候认真准备一下。面试的时候，我们会遇到各种各样的问题，千锋讲师今天就先讲解一下面试经常会遇到的问题，Hadoop是如何工作的？ Hadoop是一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程，也是面试中面试官非常注重的一个技术点。 Hadoop是如何工作的？ Hadoop是从Google文件系统发源而来，并且他是一个用Java开发的跨平台的应用。核心组件有: Hadoop Common，拥有其他模块所依赖的库和基础
工具，Hadoop分布式文件系统(HDFS)，负责存储，Hadoop YARN，管理计算资源，和Hadoop MapReduce，负责处理的过程。 Hadoop把文件拆成小块并且把他们分发给集群中的节点。然后，它使用打包的代码分发到节点上并行处理数据。这意味着可以处理数据的速度会比使用传统的体系结构的更快。 一个典型的Hadoop集群都会有主节点和从节点或者叫工作节点。主节点有一个任务跟踪器，任务调度，名字节点和数据节点组成。从节点通常作为一个数据节点和任务调度器，不过特殊的场景下程序可能只有数据节点然后在其他的从节点进行处理计算。 在大的Hadoop集群中，通常会使用一个专用的名字节点来管理HDFS节点的文件系统索引信息，这防止了文件系统的数据丢失和损坏。 千锋教育拥有一支的强师队伍，在教学研究方面，我们老师不断的推陈出新，探索更新的教学方式，结合时代所需不断更新课程大纲，加强学生对于知识的理解和运用。千锋讲师对于大数据行业时刻保持一定的敏感性和前瞻性，定期与各大企业的技术官交流分析，掌握大数据的发展动向，不仅仅可以帮助同学们更好的学习大数据技术，还会预测一些大数据工程师面试题，为同学们的就业之路披荆斩棘。 关键词：大数据工程师面试题
各大知名公司校园招聘经典常见面试题集锦一．自我认识类 1. 你的缺点是什么？如果我们淘汰你，你认为原因是什么？ （华为公司2011校招面试题，分享人：彭红） 2. 你最骄傲的经历是什么？描述一个你与人合作共同完成目标的经历。 （2011宝洁校招面试题，分享人：彭红） 3. 请详细描述一下你理想中的未来工作环境及每日工作内容。举例说明一件在 校期间你认为最有成就感和最失败的事。 （三星集团2010校招面试题，分享人：李玉娇） 4. 你能不能喝酒？ （中国银行总行2009招聘面试题，分享人：何轶男）5. 依靠你的专业素养能给团队带来哪些帮助？用三个词形容你的大学生活。（中
国建设银行苏州分行2010校招面试题，分享人：张栩萌） 6. 你的梦想是什么，为此做了哪些努力?（优衣库2010校招面试题，分享人： 张栩萌） 7. 你生活中有没有遇到过挫折?是如何面对的? （腾讯2009校招面试题，分享人：刘妍） 8. 你心目中的另一半是什么样子？ （东莞银行2012面试题，分享人：刁媛、万宝军）9. 请用一句话总结自己二十年的人生感悟。 （飞亚达2012面试题，分享人：吴念菲） 10.你遇到的最大挫折和获得的最大成就是什么？ （上海交通大学2012研究生复试题，分享人：游昕琦、李如诗） 11.你最大的缺点是什么？ （汇丰银行2012管培生面试，分享人：李立彬、杨玮希）
12.你平时有什么爱好？你一开始是选择银行作为实习单位，后来为什么要来中 国移动呢？ （深圳移动2012面试题，分享人：陈奥、江程） 13.举例说明你怎样获得一种技能，并将其转化为实践。 （宝洁2012面试题，分享人：陈思蕾、杨媛颖）14.你对未来的职业规划是怎么样的？ （毕马威2012面试题，分享人：唐寅、雷静晗）15.说说你所知道的RBS。讲一个你所遇到的困难，如何克服？说说你最大的缺 点。 （苏格兰皇家银行2012全球实习生面试，分享人：杨玮希） 16.你平时爱看什么书报杂志？你除了专业课，最喜欢的课是什么? （淡马锡投资2012中国管培生面试题，分享人：杨玮希）
ava最新常见面试题+ 答案汇总 1、面试题模块汇总 面试题包括以下十九个模块：Java 基础、容器、多线程、反射、对象拷贝、Java Web 模块、异常、网络、设计模式、Spring/Spring MVC、Spring Boot/Spring Cloud、Hibernate、Mybatis、RabbitMQ、Kafka、Zookeeper、MySql、Redis、JVM 。如下图所示： 可能对于初学者不需要后面的框架和JVM 模块的知识，读者朋友们可根据自己的情况，选择对应的模块进行阅读。 适宜阅读人群 需要面试的初/中/高级java 程序员 想要查漏补缺的人 想要不断完善和扩充自己java 技术栈的人 java 面试官 具体面试题 下面一起来看208 道面试题，具体的内容。 一、Java 基础 1.JDK 和JRE 有什么区别？ 2.== 和equals 的区别是什么？ 3.两个对象的hashCode()相同，则equals()也一定为true，对吗？ 4.final 在java 中有什么作用？ 5.java 中的Math.round(-1.5) 等于多少？ 6.String 属于基础的数据类型吗？ 7.java 中操作字符串都有哪些类？它们之间有什么区别？ 8.String str="i"与String str=new String(“i”)一样吗？ 9.如何将字符串反转？ 10.String 类的常用方法都有那些？ 11.抽象类必须要有抽象方法吗？ 12.普通类和抽象类有哪些区别？ 13.抽象类能使用final 修饰吗？
14.接口和抽象类有什么区别？ 15.java 中IO 流分为几种？ 16.BIO、NIO、AIO 有什么区别？ 17.Files的常用方法都有哪些？ 二、容器 18.java 容器都有哪些？ 19.Collection 和Collections 有什么区别？ 20.List、Set、Map 之间的区别是什么？ 21.HashMap 和Hashtable 有什么区别？ 22.如何决定使用HashMap 还是TreeMap？ 23.说一下HashMap 的实现原理？ 24.说一下HashSet 的实现原理？ 25.ArrayList 和LinkedList 的区别是什么？ 26.如何实现数组和List 之间的转换？ 27.ArrayList 和Vector 的区别是什么？ 28.Array 和ArrayList 有何区别？ 29.在Queue 中poll()和remove()有什么区别？ 30.哪些集合类是线程安全的？ 31.迭代器Iterator 是什么？ 32.Iterator 怎么使用？有什么特点？ 33.Iterator 和ListIterator 有什么区别？ 34.怎么确保一个集合不能被修改？
大数据hadoop面试题-企业项目实战 大数据技术逐渐被企业所重视，其带来的益处其实是可以被无限放大的，要知道，现在的市场都是，得数据者得天下！而数据的获得还是要靠大数据技术的，Hadoop作为大数据技术的一个重要技术点，在面试大数据工程师的时候是肯定要被问及的，千锋小编整理一些关于大数据Hadoop的面试题，预祝每一位大数据工程师都能找到自己理想的工作。 1、在Hadoop中定义的主要公用InputFormat中，默认是哪一个？（A） A、TextInputFormat B、KeyValueInputFormat C、SequenceFileInputFormat 2、下面哪个程序负责HDFS 数据存储？（C） https://www.doczj.com/doc/f99750738.html,Node B.JobTracker C.DataNode
D.SecondaryNameNode E.tasktracker 3、HDFS 中的block 默认保存几份？（A） A.3 份 B.2 份 C.1 份 D.不确定 4、下列哪个程序通常与NameNode 在一个节点启动？（D） A.SecondaryNameNode B.DataNode C.TaskTracker D.JobTracker 解析：hadoop的集群是基于master/slave模式，namenode和jobtracker 属于master，datanode和tasktracker属于slave，master只有一个，而slave 有多个. SecondaryNameNode内存需求和NameNode在一个数量级上，所以通常secondary NameNode（运行在单独的物理机器上）和NameNode 运行在不同的机器上。 JobTracker对应于NameNode,TaskTracker对应于DataNode. DataNode和NameNode是针对数据存放来而言的.JobTracker和TaskTracker是对于MapReduce执行而言的. mapreduce中几个主要概念，mapreduce 整体上可以分为这么几条执行
2018教师面试结构化专项练习：教育教学类 >>>加我们微信 ms76781 定期更新 教师的教学主要是为了让学生自己学会学习，着重发展学生的思维能力。这就要求教 师在设计启发性教学语时应关注每一位学生，给每一个学生一个广阔的思维天空，便 于学生仁者见仁，智者见智。达到“一石击起千层浪”的效果。其常用语有： 学生成绩差但是能够团结同学爱护班集体，作为班主任你怎么办？ 【思路点拨】此题考察的是后进生转化问题，仔细分析题目不难发现，答题可从”成绩差“与“爱护集体”两方面入手，扬长避短。 【参考答案】（总体认识）在班里会存在不同层次的学生，有些学生成绩差，但能够团结同学爱护班集体，作为班主任，不能因为后进生学习不好而忽略了他们身上的闪 光点，放弃对这些学生的关心与培养。（具体措施）作为一名班主任，应做好以下几方面工作：首先：发掘闪光点，培养自信心。后进生同样希望受到老师的尊重与表扬，教师要善于捕捉他们身上的闪光点。比如团结同学，爱护班集体等，老师要及时给予 肯定和表扬，可以安排这个学生担任组织委员，培养他的责任感。其次：以情动人，多关注后进生是易受忽略的群体，长期受到冷落，容易有心理封闭、自卑的一面，这就要求班主任密切关注他们的动向，多找机会跟他们谈话，拿出真情，给予关心。从“爱”出发，在生活上、学习上，对后进生施以关怀和爱护，以情育人，往往会收到事 半功倍的效果。再次：全面了解，因材施教学生成为“后进生”有各自不同的原因：有的原本基础差；有的学习方法不对头；有的则是因为自暴自弃。针对不同的原因，班 主任可以联合任课老师、家长，也可让班级学生互帮互助，帮助这些“后进生”取得进步。对他们的点滴进步，都要给予及时的反馈和表扬，还要做好打长久战的思想，在 反复中取得进展。 校外安全是学校、家长、社会共同的责任。学生被校外流氓骚扰，作为老师要第一时 间保护学生，防止伤害的发生。 （具体措施）教师可采取以下措施避免类似事件的发生。首先：疏导心理，保护隐私 学生遇到这种情况，心理往往会产生恐惧，又不敢频繁报告，怕被报复。所以，作为 老师平时要跟学生多沟通，了解学生之间的的心理健康情况，以便及时的发现问题， 疏导学生心理。注意保护学生的个人隐私。如果这件事对班级的刺激很大，建议心理 老师对该生所在班级的其它学生做心理危机干预。其次：联合家长，共同保护通知家长，就放学安全进行提醒，希望家长能够给予适当的家庭保护。再次：真实上报，政府干预一旦发现此类恶性事件再次发生，事情有必要情况下报警，希望警方能够通过侦查或者预警行为得到事件的控制。（总结提升）希望通过以上举措，能够切实的保障在校学生的身心健康发展，杜绝一切校园安全的隐患。
职业技能题库&在线云笔试平台https://www.doczj.com/doc/f99750738.html, 试卷名称：Java经典面试题带答案 试卷描述：java笔试题目、招聘笔试、微信考试、在线考试 试卷链接：https://www.doczj.com/doc/f99750738.html,/store/open/paperInfo/41651 试卷限时：50分 一.单项选择题 每题分值：2.5分 是否题目乱序：是 是否选项乱序：是 是否可回溯：是 难度：中 1.[单选]Java是从（）语言改进重新设计。 A．Ada B．C++ C．Pasacal D．BASIC 答案：B 2.[单选]下列语句哪一个正确（） A．Java程序经编译后会产生machine code B．Java程序经编译后会产生byte code C．Java程序经编译后会产生DLL D．以上都不正确
职业技能题库&在线云笔试平台https://www.doczj.com/doc/f99750738.html, 答案：B 3.[单选]下列说法正确的有（） A．class中的constructor不可省略 B．constructor必须与class同名，但方法不能与class同名 C．constructor在一个对象被new时执行 D．一个class只能定义一个constructor 答案：C 4.[单选]提供Java存取数据库能力的包是（） A．java.sql B．java.awt C．https://www.doczj.com/doc/f99750738.html,ng D．java.swing 答案：A 5.[单选]下列运算符合法的是（） A．&& B．<> C．if D．:= 答案：A 6.[单选]执行如下程序代码 a=0;c=0;
职业技能题库&在线云笔试平台https://www.doczj.com/doc/f99750738.html, do{ --c; a=a-1; }while(a>0); 后，C的值是（） A．0 B．1 C．-1 D．死循环 答案：C 7.[单选]下列哪一种叙述是正确的（） A．abstract修饰符可修饰字段、方法和类 B．抽象方法的body部分必须用一对大括号{}包住 C．声明抽象方法，大括号可有可无 D．声明抽象方法不可写出大括号 答案：D 8.[单选]下列语句正确的是（） A．形式参数可被视为localvariable B．形式参数可被字段修饰符修饰 C．形式参数为方法被调用时，真正被传递的参数 D．形式参数不可以是对象
1、给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？ 方案1：可以估计每个文件安的大小为50G×64=320G，远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。 s 遍历文件a，对每个url求取，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件（记为）中。这样每个小文件的大约为300M。 s 遍历文件b，采取和a相同的方式将url分别存储到1000个小文件（记为）。这样处理后，所有可能相同的url都在对应的小文件（）中，不对应的小文件不可能有相同的url。然后我们只要求出1000对小文件中相同的url即可。s 求每对小文件中相同的url时，可以把其中一个小文件的url存储到hash_set中。然后遍历另一个小文件的每个url，看其是否在刚才构建的hash_set中，如果是，那么就是共同的url，存到文件里面就可以了。 方案2：如果允许有一定的错误率，可以使用Bloom filter，4G内存大概可以表示340亿bit。将其中一个文件中的url使用Bloom filter映射为这340亿bit，然后挨个读取另外一个文件的url，检查是否与Bloom filter，如果是，那么该url应该是共同的url（注意会有一定的错误率）。2、有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。 方案1： s、顺序读取10个文件，按照hash(query)的结果将query写入到另外10个文件（记为）中。这样新生成的文件每个的大小大约也1G（假设hash函数是随机的）。s、找一台内存在2G左右的机器，依次对用hash_map(query, query_count)
2018上半年教师资格证幼儿结构化面试真题及答案 （第一批） 1.近年来,在各地由于幼儿教师的疏忽,导致幼儿发生的安全事故时有发生。对于这种现象,你怎么看? 对于这种事情的发生,我很痛心。 第一,《幼儿园教育纲要(试行)》中明确提出幼儿园必须把保护幼儿的生命和促进幼儿的健康放在工作的首位。保障幼儿的安全是非常重要的。 第二,幼儿园应当严格执行国家和地方幼儿园安全管理的相关规定,建立健全安全防护和检查制度,建立安全责任制和应急预案。 第三,幼儿教师应随时具备安全意识,将安全融入一日生活,并加强幼儿的安全意识。 总之,幼儿的安全是重中之重,一定要得到相关人员的重视。 2.幼儿园手工课上,孩子只会模仿没有创新,你该怎么解决? 如果是我,我会: 第一,反思是否是自己的教学有问题; 第二,及时调整自己的教学方式,不要限制幼儿的想象; 第三,积极请教学习。 总之,我会用谦虚的态度积极学习,不断进步。 3.玩具买的好,还是用废旧物品自制的好? 我认为这个问题应该辩证地看待。 第一,买的玩具,有很多优点,色泽鲜艳,目的性强等;但是有功能单一等缺点 第二,自制的废旧物品玩具,也有很多比买的玩具好的地方,比如可以培养幼儿的动手 能力,节约的意识等。但是一定要注意彻底消毒,并将有安全隐患提前处理掉; 总之,各有利弊,应充分发挥各自的优点
4.六一儿童节到了,有家长向你反应要让他的孩子在节目中当主角你怎么回答? 如果我是这位老师,我会做如下处理 第一,跟家长沟通,肯定其孩子的优点; 第二,请家长理解,每个幼儿都有自己的特点,老师会根据幼儿的特点进行角色分配; 第三,无论哪个幼儿是主角,老师都会同样要本着尊重家长的态度与家长进行沟通。 5.你们班有个孩子问你宝宝是怎么出生的你怎么回答 如果是我,我会: 第一,我会用幼儿能听懂的浅显的语言对儿进行解释; 第二,会在图书区放置相关的图书; 第三,我会组织相关的教学活动; 总之,幼儿丿开始问出生的问题,我应该及时抓住教育契机进行教育。 6.做操的时候,天上有飞机你怎么办? 飞机引起了幼儿的无意注意,我会: 第一,告诉幼儿,飞机在天上看着我们呢，我们认真地做操给飞机看,好不好? 第二,肯定幼儿的表现。 第三,告诉幼儿,飞机看到他们做的很棒。 总之,我会控制自己的情绪,适应幼儿的发展规律、 7.主班带一部分幼儿排舞蹈,让配班的你带另一部分幼儿在教室看动画片,你怎么办? 如果是我,我会： 第一,如果我会这个舞蹈,我会和主班老师商量我带另一部分幼儿排舞蹈; 第二,如果我不会这个舞蹈,我会尽快学会这个舞蹈; 第三,如果我不能教这部分幼儿舞蹈,我会和主班老师商量,带这些幼儿进行教学活动
微软十五道面试题 1、有一个整数数组，请求出两两之差绝对值最小的值, 记住，只要得出最小值即可，不需要求出是哪两个数。 2、写一个函数，检查字符是否是整数，如果是，返回其整数值。 （或者：怎样只用4行代码编写出一个从字符串到长整形的函数？） 3、给出一个函数来输出一个字符串的所有排列。 4、请编写实现malloc()内存分配函数功能一样的代码。 给出一个函数来复制两个字符串A和B。字符串A的后几个字节和字符串B的前几个字节重叠。 5、怎样编写一个程序，把一个有序整数数组放到二叉树中？ 6、怎样从顶部开始逐层打印二叉树结点数据？请编程。 7、怎样把一个链表掉个顺序（也就是反序，注意链表的边界条件并考虑空链表）？ 8、请编写能直接实现int atoi(const char * pstr)函数功能的代码。 9、编程实现两个正整数的除法 编程实现两个正整数的除法，当然不能用除法操作符。 // return x/y. int div(const int x, const int y) { .... } 10、在排序数组中，找出给定数字的出现次数 比如[1, 2, 2, 2, 3] 中2的出现次数是3次。 11、平面上N个点，每两个点都确定一条直线， 求出斜率最大的那条直线所通过的两个点（斜率不存在的情况不考虑）。时间效率越高越好。 12、一个整数数列，元素取值可能是0~65535中的任意一个数，相同数值不会重复出现。0是例外，可以反复出现。请设计一个算法，当你从该数列中随意选取5个数值，判断这5个数值是否连续相邻。 注意： - 5个数值允许是乱序的。比如：8 7 5 0 6 - 0可以通配任意数值。比如：8 7 5 0 6 中的0可以通配成9或者4 - 0可以多次出现。 - 复杂度如果是O(n2)则不得分。 13、设计一个算法，找出二叉树上任意两个结点的最近共同父结点。 复杂度如果是O(n2)则不得分。 14、一棵排序二叉树，令f=(最大值+最小值)/2， 设计一个算法，找出距离f值最近、大于f值的结点。 复杂度如果是O(n2)则不得分。 15、一个整数数列，元素取值可能是1~N（N是一个较大的正整数）中的任意一个数，相同数值不会重复出现。 设计一个算法，找出数列中符合条件的数对的个数，满足数对中两数的和等于N+1。 复杂度最好是O(n)，如果是O(n2)则不得分。 谷歌八道面试题 16、正整数序列Q中的每个元素都至少能被正整数a和b中的一个整除，现给定a和b，需要计算出Q中的前几项，例如，当a=3，b=5，N=6时，序列为3，5，6，9，10，12 (1)、设计一个函数void generate（int a,int b,int N ,int * Q）计算Q的前几项 (2)、设计测试数据来验证函数程序在各种输入下的正确性。 17、有一个由大小写组成的字符串，现在需要对他进行修改，将其中的所有小写字母排在答谢字母的前面（大写或小写字母之间不要求保持原来次序），如有可能尽量选择时间和空间效率高的算法c语言函数原型void proc（char *str）也可以采用你自己熟悉的语言 18、如何随机选取1000个关键字 给定一个数据流，其中包含无穷尽的搜索关键字（比如，人们在谷歌搜索时不断输入的关键字）。如何才能从这个
Java经典面试题带答案一、单项选择题 1．Java是从（）语言改进重新设计。 A．Ada B．C++ C．Pasacal D．BASIC 答案：B 2．下列语句哪一个正确（） A．Java程序经编译后会产生machine code B．Java程序经编译后会产生byte code(字节码) C．Java程序经编译后会产生DLL D．以上都不正确 答案：B 3．下列说法正确的有（） A．class中的constructor不可省略 B．constructor必须与class同名，但方法不能与class同名C．constructor在一个对象被new时执行（构造器） D．一个class只能定义一个constructor 答案：C 4．提供Java存取数据库能力的包是（） A．Java.sql /sql/数据库还有Oracle 也是一种数据库 B．java.awt C．https://www.doczj.com/doc/f99750738.html,ng D．java.swing 答案：A 5．下列运算符合法的是（） A．&& B．<> C．if D．:= 答案：A 6．执行如下程序代码 a=0;c=0; do{ --c; a=a-1; }while(a>0); 后，C的值是（） A．0 B．1 C．-1 D．死循环
答案：C 7．下列哪一种叙述是正确的（） A．abstract修饰符可修饰字段、方法和类 B．抽象方法的body部分必须用一对大括号{}包住 C．声明抽象方法，大括号可有可无 D．声明抽象方法不可写出大括号 答案：D 8．下列语句正确的是（） A．形式参数可被视为localvariable B．形式参数可被字段修饰符修饰 C．形式参数为方法被调用时，真正被传递的参数 D．形式参数不可以是对象 答案：A 9．下列哪种说法是正确的（） A．实例方法可直接调用超类的实例方法 B．实例方法可直接调用超类的类方法 C．实例方法可直接调用其他类的实例方法 D．实例方法可直接调用本类的类方法 答案：D 二、多项选择题 1．Java程序的种类有（） A．类（Class） B．Applet C．Application D．Servlet 2．下列说法正确的有（） A．环境变量可在编译sourcecode时指定 B．在编译程序时，所能指定的环境变量不包括class path C．javac一次可同时编译数个Java源文件 D．javac.exe能指定编译结果要置于哪个目录（directory）答案：BCD 3．下列标识符不合法的有（） A．new B．$Usdollars C．1234 D．car.taxi 答案：ACD 4．下列说法错误的有（） A．数组是一种对象 B．数组属于一种原生类 C．intnumber=[]={31,23,33,43,35,63} D．数组的大小可以任意改变 答案：BCD 5．不能用来修饰interface的有（）