Java高级笔试题及StudySpark项目分享：Spark学习与优化笔记-ITADN社区

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本资料包含Java高级职位相关的笔试题目以及使用StudySpark项目的实践经验分享，涵盖Spark技术的学习心得和性能优化技巧。高级Java笔试题：StudySpark项目及笔记目录该项目包括用户访问会话分析模块，涉及以下业务需求： 1. 按条件筛选会话。 2. 统计符合条件的会话中，在指定时间范围内的访问时长占比（如1-3秒、4-6秒等）以及在不同步数范围内分布情况； 3. 随机抽取一定数量的符合特定条件的会话样本，比如从所有满足筛选条件的会话中随机选取一千个进行深入分析。 4. 统计点击量、下单和支付次数最高的前十类商品，并进一步列出每个分类下访问频率最高的十个会话。技术要点包括：数据过滤与聚合处理；自定义Accumulator应用；基于时间比例的随机抽样算法设计；二次排序技巧以及分组后取出topN记录的方法等。此外，还涵盖了性能优化策略如常规调整、JVM参数调优、shuffle过程改进及算子选择优化等方面的内容和故障排查经验分享。

4399 Java 笔试题 - WexNote 学习笔记

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4399 Java 笔试题 - WexNote 学习笔记是一个专注于Java编程语言笔试题目的在线学习资源平台。它使用WexNote作为知识管理和分享工具，帮助用户高效备考和提升Java技能。 4399java笔试题WexNoteNotesforlearning图床已经全部更新完毕希望各位朋友们如果觉得还不错就给我点个星或者分享给其他朋友，一起学习如果我里面有哪些方面有问题或者缺漏的话，请大家提出，也方便我进行完善，谢谢啦~LearningNotes学习一系列知识做的笔记Java数据库SpringPythonutilsiosOthersAuditionPoints实习期间根据面经整理的知识点code面经4399华为三七互娱SHEIN金山WPS

Spark学习笔记（3）：Spark DataFrame

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本篇为《Spark学习笔记》系列第三部分，主要探讨Spark DataFrame的概念、操作及应用场景，帮助读者深入理解数据处理框架。系列博客是学习厦门大学林子雨老师Spark编程基础课程的笔记，方便回顾。系列博客包括： - Spark学习笔记（一）：Spark概述与运行原理 - Spark学习笔记（二）：RDD编程基础在Spark SQL中增加了DataFrame这一概念，即带有Schema信息的RDD。这使得用户可以在Spark SQL环境中执行SQL语句，并且可以使用多种数据源如Hive、HDFS、Cassandra等外部来源或JSON格式的数据。目前，Spark SQL支持Scala、Java和Python三种语言，并遵循SQL-92规范。 DataFrame的引入让Spark能够处理大规模结构化数据，相比原有的功能提供了更强的能力。它不仅增强了类型安全性还增加了更多优化选项，简化了流程并提升了效率。在Spark 2.0及以上版本中，管理DataFrame的任务由SparkSession接口接管，替代了早期的SQLContext和HiveContext。创建一个SparkSession示例如下： ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.config(conf=SparkConf()).getOrCreate() ``` 在Python环境中，默认会提供SparkContext对象（sc）和SparkSession对象（spark）。 DataFrame可以从多种数据源加载，包括文本段落件、JSON文件及Parquet文件。例如： ```python # 从文本段落件加载 df_text = spark.read.text(people.txt) # 从JSON文件加载 df_json = spark.read.json(people.json) # 从Parquet文件加载 df_parquet = spark.read.parquet(people.parquet) ``` 这些方法能够根据不同的数据格式自动推断列名和类型。创建DataFrame有两种主要方式：一是通过反射机制推断RDD的模式，二是编程定义RDD模式。 1. 反射机制推断模式：当已知RDD的数据结构时可以使用这种方法。首先定义一个Row类然后将RDD转换为Row类型的RDD，最后调用`createDataFrame()`方法创建DataFrame并注册临时视图： ```python from pyspark.sql import Row, SparkSession spark = SparkSession.builder.config(conf=SparkConf()).getOrCreate() people_rdd = spark.sparkContext.textFile(people.txt).map(lambda line: line.split(,)) people_rdd = people_rdd.map(lambda p: Row(name=p[0], age=int(p[1]))) schema_people = spark.createDataFrame(people_rdd) schema_people.createOrReplaceTempView(people) ``` 2. 编程方式定义模式：当无法预知数据结构时，可以通过编程方式来定义DataFrame的模式。这通常涉及先创建一个包含所需字段的类然后将RDD转换为此类实例最后使用`createDataFrame()`方法。一旦DataFrame被注册为临时视图就可以使用`sql()`执行SQL查询： ```python query_result = spark.sql(select name, age from people where age > 20) ``` 除了支持SQL之外，DataFrame还提供了丰富的API来进行数据转换和清洗如过滤、分组、聚合及连接等操作。这些功能使得处理大规模结构化数据更加高效且易于理解。 DataFrame在Spark内部通过Catalyst编译器进行优化可以执行列式存储、代码生成和计划优化从而提高查询性能。同时，DataFrame的API支持Scala、Java和Python语言供开发人员选择最合适的编程环境。总结来说，使用DataFrame是处理大规模结构化数据的核心技能之一，在大数据分析中具有重要价值。

Spark考试编程题练习笔记！

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本笔记汇集了Spark考试中的经典编程题目及解答，旨在帮助学习者通过实践掌握Spark的核心概念与应用技巧。本段落介绍了RDD（Resilient Distributed DataSet）的概念及其特点。RDD是一种容错的、并行的数据结构，能够将数据存储在磁盘或内存中，并且可以控制数据分区。每个RDD都具有五个主要特征：包括一个分区列表，每个分区有一个计算函数和依赖关系等。分区的数量决定了并行处理的程度，默认情况下从集合创建时的分区数量为程序分配到的CPU核心数；而从HDFS文件创建时默认则为该文件块的数量。

凸优化学习笔记

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《凸优化学习笔记》是一系列深入浅出地探讨和总结凸优化理论与方法的学习资料。涵盖了基础概念、算法设计及其应用实例，旨在帮助读者构建坚实的理论框架并掌握实用技能。《信息技术和电气工程学科国际知名教材中译本系列：凸优化》内容详实丰富。理论部分包括四章，涵盖了所有基本概念与主要结果，并深入探讨了几类基础的凸优化问题以及将特定问题转化为凸优化问题的方法，这些知识对于灵活运用凸优化解决实际问题是十分有用的。应用章节共三章，分别展示了如何利用凸优化来处理逼近和拟合、统计估计及几何关系分析等具体的实际问题。算法部分也分为三个章节，依次介绍了无约束条件下的求解方法、受等式限制的模型以及包含不等式的复杂情况的经典数值解决方案，并探讨了这些方法的收敛性质及其理论基础。通过阅读此书，读者可以全面理解凸优化的基本原理和应用技巧。

凸优化理论学习笔记.zip_凸优化_凸优化笔记

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这份资料《凸优化理论学习笔记》包含了对凸集、凸函数以及最优化问题等核心概念的深入探讨和总结，适合希望系统掌握凸优化理论及其应用的学习者参考。凸优化课程重点笔记对学习凸优化非常有帮助。

FPGA面试题详解及笔记分享

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本资料详细解析了FPGA领域的常见面试问题，并附有个人学习笔记和解题技巧分享，旨在帮助工程师们更好地准备面试和技术提升。这是一份关于FPGA培训的内部资料，包含70道笔试面试题目及详细答案解析。对于有志于从事FPGA开发的工程师来说，这份资料非常有价值，下载后定会有所收获。

Python Flask在线学习笔记项目实践与源码分享_优秀案例.zip

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本资料为Python Flask框架的在线学习资源，包含详细的学习笔记、项目实战经验及源代码分享。通过实际案例深入浅出地讲解Flask应用开发技巧，适合初学者和进阶用户参考使用。杨绛在《钱钟书是怎样做读书笔记的》一文中提到：“许多人说,钱钟书记忆力特强,过目不忘他本人却并不以为自己有那么「神」。他只是好读书，肯下功夫，不仅读还会做笔记；不仅一遍两遍地阅读，还要反复多次，并且在笔记上不断添补和修改。所以他虽然读了很多书也不易遗忘。”由此可见记笔记的重要性对于程序员而言,编程技术浩如烟海,新技术又层出不穷,对知识消化吸收并不容易遗忘的最佳方式就是记录学习笔记。而程序员喜欢使用互联网的方式记录笔记，因此本章我们将开发一个基于Flask的在线学习笔记应用程序。

软考高级项目管理笔记

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《软考高级项目管理笔记》是一本专为软件设计师考试中项目管理部分编写的复习资料，涵盖了考试要点和实战技巧，助力考生顺利通过考试。 ### 软考高项知识点总结 #### 一、信息系统建设概述信息系统建设是指通过信息技术手段构建能够满足特定业务需求的信息系统的过程，涵盖软件开发与硬件配置等多个方面，旨在提升企业的运营效率和服务质量。 #### 二、数据环境分类数据环境主要分为数据文件和应用数据库两大类： ##### 1. 数据文件数据文件是存储在数据库系统中的物理文件。这类文件作为数据库存储结构的基础单元，每个数据库至少包含一个数据文件，大型数据库可能包括多个以实现更好的分布与管理。 - **特征**： - 每个数据文件只关联于单一的数据库； - 通常情况下创建的数据文件大小不可更改（尽管现代系统中可以调整）； - 多个数据文件组成表空间； - 数据可以通过DBMS读取并缓存至内存以提高访问速度； - 在Oracle数据库中，物理结构包含实际存储在数据文件中的逻辑结构如表和索引。 ##### 2. 应用数据库应用数据库是基于数据库管理系统(DBMS)构建的应用系统，融合了特定业务需求与技术框架。 - **组成**： - 数据库：用于储存信息的集合。 - DBMS：管理数据库软件。 - 数据库管理员：负责维护工作的专业人员。 - 硬件平台：如服务器等设施。 - 软件平台：包括操作系统在内的基础架构支持。 - 应用软件及用户界面。 - **结构特性**： - 关注数据模型的静态特征，例如实体之间的关系； - 涉及数据库模式的设计以决定信息内容。 - **行为特性**： - 侧重于数据库状态变化如事务处理等； - 包括应用程序设计在内的开发工作。 - **系统开发**： - 系统开发通常分为两部分：数据库和应用软件的规划与实现。 - 这两者相互依赖，共同构建了数据库应用系统的基石。 #### 三、主题数据库主题数据库是针对特定业务领域的数据组织形式，旨在加速项目开发并确保信息的一致性和稳定性。 - **基本特征**： - 面向业务需求：根据具体商业领域划分不同主题； - 数据共享：多个系统可以共用同一数据库以提高利用效率； - 单一输入来源：强调准确性与完整性，避免重复和错误的录入。 - 由基础表构成：满足特定规范的基础表格确保数据的质量。 - **基本表**： - 原子性：最小不可再分的信息单元； - 演绎性：可以从基本信息推导出所有需要的数据； - 规范性：遵循三范式以保证查询效率和高质量的数据库内容。通过上述讨论，我们可以深入了解信息系统建设过程中的数据环境分类及技术细节，这对于软考相关考点的理解与应用具有重要指导意义。

Java面试高级解析笔记.pdf

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本书籍《Java面试高级解析笔记》深入剖析了Java技术栈在面试中的核心考点与高级技巧，适合于准备Java开发岗位面试的专业人士阅读。 Java面试进阶解析笔记.pdf包含了针对Java面试的深入分析与总结，适合希望在Java领域取得更进一步发展的工程师阅读和学习。文档内容涵盖了从基础知识到高级主题的各种面试问题及解答技巧，旨在帮助读者更好地准备并应对即将到来的技术面试挑战。这份资料对于那些寻求提升自己技术能力以及职业发展前景的人来说是非常有价值的资源。

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Java高级笔试题及StudySpark项目分享：Spark学习与优化笔记

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