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1.简单问问项目2.Spark的执行流程3.宽窄依赖4.RDD和Dateframe5.RDD:是 Spark最基础的分布式数据集合抽象，本质是不可变的、分区的元元素集合(可以是任意类型的对象,如整数、字符串、自定义类等)。它没有预设的Schema(数据结构)数据以"对象"形式存在,Spark对其内部数据类型无感知。6.DataFrame:是带有Schema的分布式数据集合,类似于关系型数据库中的表(有列名和列类型)，但数据分布式存储在集群中。它本质上是RDD的扩展,在RDD基础上增加了Schema元信息(扫描述列名、数据类型等)使Spark能理解数据的结构。7.排序窗口函数8、python的特点9.is和==的区别判断值是否相等用(如比较数字、字符串、列表内容);判断是否为同一个对象用 is(最常见场景是判断xisNone,检查变量是否为None对象)。sq1:跑得慢,哪里可能有问题-----识别倾斜,拆分处理

八股： 1. 说一下哈希表的实现原理2. 为什么链表长度为8时，要转换成红黑树3. 什么情况会破坏双亲委派机制4. 说一下SPI和热加载5. 说一下Java内存模型6. 为什么内存模型要这么划分，以及会出现哪些问题7. 线程池有哪些参数8. 说说每一个参数是什么作用9. 关于锁了解多少10. 事务ACID特性都是怎么实现的11. 慢查询了解多少12. 分库分表了解多少，会存在什么问题13. Redis会丢数据吗14. 除了持久化的丢数据，还有什么情况会丢数据15. Redis的缓存雪崩、缓存击穿和缓存穿透16. 生产者消费者模型的应用场景17. 简单说一下IoC和AOP18. 没有IoC会怎么样项目拷打：19. 项目是自己学习用的吗20. 项目过程中遇到了哪些问题，花费了大量时间解决21. 继续追问我说的问题，哪些数据存redis里，哪些数据存数据库里22. 继续追问，如果redis和数据库同步的过程中，redis宕机了，该怎么解决23. 根据我说的第二个问题继续问，除了布隆过滤器判断数据库中不存在这个数据，还有没有别的方法判断24. 消息如何不重复消费

1、为什么转行做产品，你的职业思考是什么？成绩好为什么不继续，而要跨到新领域？2、从你的视角看，产品经理岗位最重要的三个能力特质是什么？3、在一个产品从研发洞察到规划设计再到上线的过程中，产品经理最重要的三个职能是什么？4、请介绍一下让你觉得比较有成就感的一段经历，讲一讲这段经历你当时做了一件什么样的事情，你的一个主要职责是什么，然后最后的效果是什么样子的？5、如果要实现AI自动生成SQL数据分析代码这件事，它的核心难点以及大概的技术实现方案是什么？追问：如果你是产品的owner，设计这个AI自动生成SQL代码的场景，这款产品要解决的核心业务问题是什么，核心优势是什么？这款产品的主要用户你觉得会是谁？ 如果做这款AI生成SQL代码的工具，从技术角度和产品角度分别讲一下核心优势是什么？6、数据平台需为内部（抖音、电商）与外部（火山引擎客户）提供解决方案，结合你的思考，你认为面向内部业务线的产品设计与面向外部 B 端客户的商业化产品设计，在需求优先级、功能颗粒度上有哪些核心差异？若需将一款内部验证过的 大模型数据标注工具 推向外部市场，你会做哪些适配调整？追问1：调整过程中，若内部业务线要求优先迭代 满足自身紧急需求的功能，而外部客户急需 商业化适配功能，你会如何协调资源？