Java的Comparable与Comparator接口
Comparable接口下只有一个方法 int compareTo(T o) 用于提供排序所需要的比较逻辑。 实现这个接口的类，其对象都可以通过调用Collections.sort()或者Arrays.sort()进行排序
Comparator是策略模式的一种实现，体现了将类和排序算法相分离的原则。
Java中TreeMap和HashMap区别
HashMap:
- 它是一个基于哈希表的实现。 它扩展了AbstractMap类并实现了Map接口。 HashMap基于散列原理工作。遍历时，
- 取得数据的顺序是完全随机的，
- 最多只允许一条记录的键为Null；允许多条记录的值为 Null
- 不支持线程的同步，如果需要同步，可以用 Collections的synchronizedMap方法使HashMap具有同步能力，或者使用ConcurrentHashMap
TreeMap：实现SortMap接口，它根据其键的自然顺序对其条目进行排序（升序），或者如果用户在构造时提供，则更好地使用比较器
REST中get与post区别
GET: 从服务器获取资源
- GET请求标准上是幂等的（用户应该认为请求是安全的-资源不会被修改，这里所以说应该是服务器端并不保证资源不会被修改）
- GET请求可以被浏览器缓存；响应也可以被缓存（根据缓存头信息来处理）
- GET请求的数据都在URL中，可以方便都从浏览器中获取数据（因此不能携带诸如密码的明文数据）
- GET请求的长度会有限制（比如IE的路径总长度需小于2048个字符）
- GET请求的数据只能包含ASCII字符
POST: 发布新资源
- POST请求标准上不是幂等的（用户应该认为请求是有副作用的-可能会导致资源修改）
- POST请求URL可以被浏览器缓存，但是POST数据不会被缓存；响应可以被缓存（根据缓存头信息来处理）
- POST请求没有长度限制，可以用来处理“请求数据”很大的场景（只要不超过服务器端的处理能力）
- POST请求的数据不限于ASCII字符，可以包含二进制数据
spring与springMVC区别
Spring，一般指代的是Spring Framework，它是一个开源的应用程序框架，提供了一个简易的开发方式，通过这种开发方式，将避免那些可能致使代码变得繁杂混乱的大量的业务/工具对象，说的更通俗一点就是由框架来帮你管理这些对象，包括它的创建，销毁等，比如基于Spring的项目里经常能看到的Bean，它代表的就是由Spring管辖的对象。
Spring MVC是Spring的一部分，Spring 出来以后，大家觉得很好用，于是按照这种模式设计了一个 MVC框架（一些用Spring 解耦的组件），主要用于开发WEB应用和网络接口，它是Spring的一个模块，通过Dispatcher Servlet, ModelAndView 和 View Resolver，让应用开发变得很容易
HBASE rowkey设计
hbase 中的行是以 rowkey 的字典序排序的，这种设计优化了scan 操作，可以将相关的行以及会被一起读取的行存取在临近位置，便于 scan
rowkey是一个二进制码流，rowkey的长度被很多开发者建议说设计在10~100个字节，不过建议是越短越好，不要超过16个字节（64Kb）
rowkey 生成规则
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加盐: 在rowkey 的前面增加随机数。具体就是给 rowkey 分配一个随机前缀 以使得它和之前排序不同。分配的前缀种类数量应该和你想使数据分散到不同的 region 的数量一致。
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哈希 哈希会使同一行永远用同一个前缀加盐。哈希也可以使负载分散到整个集群，但是读却是可以预测的。使用确定的哈希可以让客户端重构完成的 rowkey，使用Get 操作获取正常的获取某一行数据。
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翻转时间戳 一个常见的数据库处理问题是快递获取数据的最近版本，使用翻转的时间戳作为rowkey的一部分对这个问题十分有用，可以将Long.MAX_VALUE - timestamp追加到key的末尾，例如：[key][reverse_timestamp]
Hbase 过滤器
CompareFilter: 是高层的抽象类
RowFilter,FamliyFilter,QualifierFilter,ValueFilter: 行，列组，列，值等的过滤
SingleColumnValueFilter: 单值过滤器是以特定“列”的“值”为过滤内容，值得是单列的值。而行值过滤器比较的是所有列的值。与其进行比较。
PrefixFilter: 前缀过滤器将会过滤掉不匹配的记录，过滤的对象是主键的值。
Java8 Stream
Java 8 中的 Stream 是对集合（Collection）对象功能的增强，它专注于对集合进行各种便利、高效的聚合操作（aggregate operation），或者大批量数据操作 (bulk data operation)，Stream 不是一种数据结构，并不保存数据。
中间转换操作（节选）
- map: 处理迭代过程中的每个元素，每个输入元素，都按照规则转换成为另外一个元素
- flatMap: 与map的区别在于可以把多维集合压平成另一个Stream进行输出
- filter: 如果返回 true ，元素被留下进行后续操作
- distinct: 去重
- peek: 与 map 的不同在于其没有返回值，可以处理每个元素，但是结果不会传递下去
