2019最新BAT大数据面试题
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.sodocs.net/doc/4e15544538.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.sodocs.net/doc/4e15544538.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.sodocs.net/doc/4e15544538.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
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
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?
医院招聘面试真题：卫生类典型面试题汇总及解析(1)
中公卫生人才网https://www.sodocs.net/doc/4e15544538.html,/医院招聘面试真题：卫生类典型面试题汇总及解析（1） 【经典话题一】 一个医生给国王看病，看病的时候，国王问医生：“你给我看病，和给别人看病，有什么不一样吗?”医生说：“在我眼里，只有病人，没有国王”请你对这个故事谈一谈自己的看法。 【答案参考】 这个故事体现的核心思想是一个人要具有基本的职业素养和操守。点出寓意。病人代表被服务对象，国王代表权势，故事寓意即为在服务上，服务者对服务对象应一视同仁，没有特权的存在。 在医生眼里，国王和普通人都是患者，不会区别对待。这个医生遵守医疗行业最基本的职业操守和道德。在现实社会中，病人代表被服务的对象，国王代表权势，故事寓意即服务者对服务对象应一视同仁，没有特权的存在。 如果说职业规定着人们的社会角色，职业道德则是这种角色必须遵循的最基本的道德底线。每一个人在从事某项工作的时候，都必须信奉和遵守职业道德，这是人们的天职，也是社会秩序的需要。 从服务对象角度来讲，应恪守职业纪律，不能以权谋私。我们每个人都要立足于自己的角色，遵守自己的职业操守，切实做好自己该做的事情。 【经典话题二】 手术后护士发现，只剩下六块纱布，而她记得明明是七块，医生却说我是主任还是你是主任，谈谈你的看法? 【答案参考】 首先应该肯定护士这种认真负责的态度是正确的，如果一块纱布真的被遗忘在病人体内，后果将是不堪设想的。而对病人负责的态度就是医生应该具备的基本医德。对于医生来
中公卫生人才网https://www.sodocs.net/doc/4e15544538.html,/说在自己没有十分把握的情况下要验证护士所说的话的正确性，本着为病人着想的态度。医生和护士的关系就相当于领导和下属的关系，由此引申出作为领导，对下属提出的建议要认真分析，正确的建议要予以采纳，而作为下属对于领导的不同意见要冷静对待，正确分析。非原则性问题上服从领导，重大原则性问题要向上级反映。如果自己正确的意见未得到采纳，也不因此消极工作。 【经典话题三】 对于终生学习，你怎么理解? 【答案参考】 首先，终生学习可以温故而知新。通过理论学习，可以很好地与临床病症相结合，有利于全面分析病情，有效防止漏诊误诊。 其次，终生学习可以更新知识。现代医学知识日新月异，不断有新的技术和新的研究出现，终生学习可以使自身不断发展，站在科学的前沿，更好地为病人服务。 另外，我们常说“活到老学到老”。终身学习是一种积极的生活态度。学习使人不断成长，如果终身学习，我们就会时刻完善自己。 查看更多医院招聘面试备考指导，尽在医疗人才网
大数据面试题试卷
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
大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A.变量代换 B.离散化
C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内 (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法 (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级
2018下半年教师资格证结构化面试答题套路
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
java经典面试题汇总
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
大数据工程师面试题
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
浅谈大数据时代的数据分析与挖掘
龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/4e15544538.html, 浅谈大数据时代的数据分析与挖掘 作者：单海波 来源：《科技创新与应用》2016年第24期 摘要：随着改革开放的进一步深化，以及经济全球化的快速发展，我国各行各业都有了 质的飞跃，发展方向更加全面。特别是近年来科学技术的发展和普及，更是促进了各领域的不断发展，各学科均出现了科技交融。在这种社会背景下，数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展，促使经济社会发生了翻天覆地的变化，同时也意味着大数据时代即将来临。就目前而言，数据已经改变传统的结构模式，在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化，以及非结构化的数据模式方向转换，改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象，逐渐发展成为具有基础性质的资源。文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论，并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则，希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示，仅供参考。 关键词：大数据；数据分析；数据挖掘；体系建设 引言 进入21世纪以来，随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势，我国国民经济迅速增长，各行业、领域的发展也颇为迅猛，人们生活水平与日俱增，在物质生活得到极大满足的前提下，更加追求精神层面以及视觉上的享受，这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代，数据信息的作用和地位是不可小觑的，处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件，是发展各学科科技交融的前提。 然而，世界上的一切事物都包含着两个方面，这两个方面既相互对立，又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性，我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件，促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时，还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷，需要其客观、正确地使用、处理数据信息，完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段，通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据，做好数据挖掘技术工作。 1 实施数据分析的方法 在经济社会快速发展的背景下，我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步，使其发展更加全面化、科学化、专业化，切实提升了我国经济的迅猛发展，从而形成了一个最佳的良性循环，我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言，数据分析环节是必不可少的组成部分，只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选，才能使其更好地服务于社会，服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知，大数据具有明显
经典面试题分类及答案
一、人际关系题。 例：如何处理与同事（领导）的分歧？ 由于每个人的观点、立场、经验阅历、看待和分析问题的方式不同，发生争执是一种正常现象，我会理智的处理好这件事情。 第一，从大局出发，以工作为重，处以公心，冷静对待，不要为此闹情绪，影响工作，也不要闹矛盾，影响团结，首先要塌实做好自己的本分工作，完成组织领导交给我的任务。 第二，及时反思。“横看成岭侧成峰，远近高低各不同”，许多时候，双方的分歧只是看问题的角度不同而已，因此，并不一定我的看法是对的，别人的看法就一定是错的。我会仔细分析对方观点中的可取之处，反思自己观点考虑不周的地方，对自己的观点有一个客观正确的认识。 第三，适时沟通。根据对方的性格，我会选择合适的时间地点方式主动与对方进行真诚的沟通，把矛盾消灭在萌芽状态，保证工作顺利开展。如果对方是性格开朗的类型，我会采用直言建议的方式；如果对方是内向严肃的性格，我会通过委婉的方式或者通过第三方来间接表达自己的看法。 总之，除了明显的违法犯罪行为要坚决抵制以外，我会本着组织性、纪律性的原则，从大局出发，团结同事，求同存异，取长补短（认真执行领导的指示），维护好单位内部的和谐关系，始终使单位充满凝聚力、战斗力。 二、应变能力题 例：一份机密文件不见了，当你准备向领导报告。第2天却又出现在你的抽屉里。你如何处理这件事？ 首先，我在平时的工作中还是比较细心谨慎的，以前没有发生过也会尽力避免以后发生此类事件。但如果发生了像题目中的类似事件，我会冷静的妥善处理好： 第一、我还是会及时向领导报告，详细说明整个情况，对于自己的失职作深刻的检讨。 第二、追查资料被何人传阅过，有什么人接触过资料，防止资料内容落入别有用心的人，并及时向领导汇报有关进展情况。 第三、总结经验教训，自我反省，提高对保密工作的认识，严格按照单位的资料归档管理制度办理，防止此类事件再次发生。 总之，作为一名公务员，面对突发事件，要时刻保持头脑清醒，科学分析，准确判断，果断行动，整合资源，调动各种力量，有序应对突发事件，尽量将损失降到最低。 三、活动组织题 例：领导让你组织某次活动，你怎么做？ 领导交付给自己这项工作任务，是对自己工作能力的信任，也是我锻炼能力提升自身素质的机会，我一定会按照以下几个步骤认真仔细的完成这项任务： 第一，制定计划方案。“凡事预则立，不预则废”，我会在掌握实际情况的基础上有针对性地拟定一个详细的计划方案，根据活动的主题、性质，对活动的内容、方式、时间、地点、参加人员、经费预算等方面进行合理的安排。然后将该方案上报领导，请领导指正和批示。 第二，实施计划方案。计划方案得到批准后，我会先将有关工作人员召集起来开一个协调会，进行任务分配、人员分工，切实将责任落实到人。活动开始后，总体把握好活动，协同有关工作人员采取多种方式调动参与人员的积极性和主动性，及时纠正活动过程中与原计划方案有偏差的地方，冷静处理意外事件，并及时向领导汇报互动情况，让领导了解活动总体进程。 第三，及时总结。活动结束后，首先做好善后事宜。及时对整个活动进行回顾，总结经验教训，形成书面材料，向领导汇报。此外，我还会拿出当初的计划方案，结合总结分析需要加以完善的地方，以便今后更好的完成类似任务。 总之，经过周密的计划，认真的实施，即使的总结，我相信一定能保质保量地完成领导交给我的任务。 四、社会现象分析题 例：有人说：“一把手绝对真理，二把手相对真理，三把手没有真理”。你如何评价这句话？ 我认为“一把手绝对真理，二把手相对真理，三把手没有真理”这句话是片面的，我会辨证的看待这个问题： 第一、这句话反映了当前我国个别地区个别部门确实存在的一种“官本位”的思想，即在单位内部以职位高低定言论可信度的偏颇现象。 第二、这种现象违背了实事求是，一切从实际出发的工作原则，不利于单位决策的民主化、科学化，对单位工作的开展和事业的发展都是不利的。 第三、我们要努力改变这种现象，政府部门应该建立健全完善的监督约束机制，多多利用集体的能力，而不以领导个人的价值趋向为唯一标准。可喜的是，党和政府对这个问题已给予了高度重视，出台了相关的政策措施，如推行民主集中制、听证制等，已取得了明显的成效。 第四、当然作为党和政府选定的一把手，一般社会阅历，处事经验比之其他人更为丰富，所以在领导班子成员之间，有适当的主次，维护一把手的权威，有利于增强领导班子战斗力，有利于提高行政效率。
大数据hadoop面试题-企业项目实战
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.sodocs.net/doc/4e15544538.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
3(专项练习)2018教师结构化面试试题(教育教学)试题汇总
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。
大数据面试题
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年教师资格证幼儿结构化面试真题及答案
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
2019最新Java面试题,常见面试题及答案汇总
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？
大数据面试题剖析讲课稿
单项选择题 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)不确定 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. Hadoop 作者 a)Martin Fowler b)Kent Beck c)Doug cutting 5. HDFS 默认 Block Size a)32MB b)64MB c)128MB 6. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈 a)CPU b)网络 c)磁盘 d)内存 7. 关于 SecondaryNameNode 哪项是正确的? a)它是 NameNode 的热备 b)它对内存没有要求
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 多选题 8. 下列哪项可以作为集群的管理工具 a)Puppet b)Pdsh c)Cloudera Manager d)d)Zookeeper 9. 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 10. 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
大数据、数据分析和数据挖掘的区别
大数据、数据分析和数据挖掘的区别 大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下： 1、大数据(big data)： 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产; 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性) 。 2、数据分析：
是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 3、数据挖掘(英语：Data mining)： 又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 简而言之： 大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。 按照数据分析的流程来说，数据挖掘工作较数据分析工作靠前些，二者又有重合的地方，数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。 数据分析处于数据处理的末端，是最后阶段。 数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊，模糊的意思是二者很难区分。 大数据概念更为广泛，是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体，每个人限于学术背景、技术背景，概述的都不一样。