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spark原理和实践 | 青训营笔记
一、大数据处理引擎Spark介绍 1.大数据处理技术栈 大数据的特性，数据是海量的，数据源是丰富多样的，有消息，图片，音视频流，数据产生的非常快，需要快速处理，提高数据价值。 数据生成后，需要存储元数
在大公司工作之后才真正领悟到它真的是宇宙级编辑器
终于明白为什么大公司的前端程序员放着公司免费提供的webstorm不用，反而都用vscode。大概在编程领域，收费的并不一定就是最好的吧！
面试：百度一面，吓尿了
前言 在百度的学长，帮我内推了下简历。高兴还没有两秒，就接到通知面试的电话，瞬间压力山大。小公司也没怎么面，八股文背的也不利索，看到镜头里又秃又强的面试官的那一记得，有如看恐怖片吓尿了。 百度一面 1
如果失业了，我们还能干啥？
这个事其实一直存在脑子的。为啥呢？因为我们听到太多了，太多了，35岁是个坎。事实上，找工作也是如此，很多行业都是有年龄限制的。找不到自己原来的行业的工作了。那就只有转行了。 对于我们这种菜鸟级别人
Go语言上手：Hello, Golang!｜青训营
上回书说到，Go语言有很多优势，那么我们应该如何上手使用这样一门语言呢？敬请阅读本回：《Go语言上手：Hello, Golang!》
不过是享受了互联网的十年红利期而已。
以上就是我对于处于“迷茫期”的一些大学生朋友的一点点个人的拙见，也是我个人的一些自省，与君共勉之...
🔥我说MySQL每张表最好不超过2000万数据，面试官让我回去等通知？
面试官：麻烦你好好看看这篇文章，再告诉我，每张表到底能存多少数据？ 实际情况下，每张表由于自身的字段不同、字段所占用的空间不同等原因，它们在最佳性能下可以存放的数据量也就不同，需要手动计算才行。
字节三面：如何设计一个高并发系统
大家好，我是田螺。 记得很久之前，去面试过字节跳动。被三面的面试官问了一道场景设计题目：如何设计一个高并发系统。当时我回答得比较粗糙，最近回想起来，所以整理了设计高并发系统的15个锦囊
2022年我的面试万字总结（浏览器网络篇）
又到了金九银十季，最近我也是奔波于各种面试。我自己总结了很多方向的前端面试题，一共15万字。借着国庆这个假期，也把这些题目总结分享给大家，也祝正在面试的朋友们能够拿到满意的offer。
Spark的Shuffle总结分析
Shuffle就是对数据进行重组，由于分布式计算的特性和要求，在实现细节上更加繁琐和复杂。 在MapReduce框架，Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map阶段通过shuffle读取数据并输出到对应的Reduce，而Reduce阶段负责从Map端拉取数据并进…
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