2024华为OD机试最新D卷真题、最近真实面试记录、考试报告
一通过分数线是150分，但不同部门对分数的要求可能有所不同。通常，非目标院校的分数要求会更高一些。高分段如300+会被视为优秀，而260+则是一个相对安全的分数范围。总之，分数越高，对后续的定级、综合面试以及HR审批等环节都会更有帮助。 当你的HR询问你何时可以进行笔试时，如果你觉得已经准备好了，他们会给你发送一个机考链接。这个链接的有效期为7天，你可以在这七天内选择一个合适的时间进行考试。华为OD的...
Java高级开发2024高频面试提问题目
1、请先简单自我介绍一下自己？（一般不超过5min） 2、你最熟悉的项目是哪一个，讲一下用了哪些技术栈？（尽量讲出系统架构图使用到的技术组件和为什么选型这个组件？） 3、你项目中使用什么技术解决了什么复杂业务场景问题？ 4、生产环境中，发现堆栈溢出和生产环境出现OOM怎么排查？怎么分析处理？ 5、平时熟悉使用的Linux命令有哪些？ 6、简单说下TCP的3次握手与4次挥手？ 7、http与https有...
Java 高级面试问题及答案
Java 高级面试问题及答案 在Java高级面试中，面试官通常会测试候选人对Java核心概念、设计模式、并发编程、JVM以及框架等方面的深入理解。以下是几个可能的面试问题及其答案。 问题1：请详细解释Java虚拟机（JVM）的垃圾回收机制，并讨论如何优化垃圾回收性能。 探讨过程： Java虚拟机的垃圾回收机制是Java语言的核心特性之一，它负责自动管理内存，回收不再使用的对象以释放内存。了解垃圾回收...
自我模拟面试
在面试中，你如何面对面试官呢？ 我认为，对于面试官提出的问题，如果你不会，那就是不会。你的思考过程，实际上就是将你平时所学的，所了解的，在脑海中进行一次复习，就像当别人问你的名字时，你会毫不犹豫地回答出来。因此，平时的练习是非常重要的，面试其实就这么简单。 面对面试官，自信和诚实是最好的策略。如果不知道答案，可以坦诚地说出来，并提出解决问题的思路或方法。这样展示了你的解决问题能力和逻辑思维。同时，保持...
Flink面试整理-如何提高Flink处理数据的效率和吞吐量
提高 Apache Flink 处理数据的效率和吞吐量通常涉及对配置、代码设计和资源管理的优化。以下是一些关键的策略： 1. 优化并行度 调整并行度：并行度应根据可用的硬件资源（如 CPU 核心数）进行调整。不同的算子可以有不同的并行度。 确保数据均衡分配：避免某些任务过载而其他任务空闲的情况。 2. 高效的数据序列化 使用高效的序列化框架：比如 Flink 提供的 Kryo 序列化通常比 Java...
Flink面试整理-状态管理和容错机制
在 Apache Flink 中，状态管理和容错机制是实现可靠数据处理的关键特性。它们确保即使在发生故障的情况下，数据处理也能保持一致性和正确性。以下是这些机制的主要方面： 状态管理 状态类型： Flink 支持多种状态类型，如值状态（ValueState）、列表状态（ListState）、映射状态（MapState）等，用于不同的应用场景。 状态可以是键控（keyed）的，意味着状态与特定的键相关...
Flink面试整理-Flink的性能优化策略
Apache Flink 的性能优化是一个多方面的任务，涉及硬件资源、算法选择、配置调整等多个层面。以下是一些常见的 Flink 性能优化策略： 1. 资源分配和管理 合理配置 TaskManager 和 JobManager：根据作业的需求和可用资源，合理分配内存和 CPU 给 TaskManager 和 JobManager。 适当的并行度：设置合适的并行度可以显著提高处理效率。并行度过高或过低...
Flink面试整理-Flink是什么？
Flink是一个开源的流处理框架，用于处理大量数据流。它最初由柏林工业大学的几名博士生开发，并于2014年加入Apache软件基金会。Flink的主要特点和功能包括： 实时流处理：Flink专为连续的数据流设计，可以实时处理数据，支持高吞吐量和低延迟的数据处理。 批处理能力：除了流处理之外，Flink也可以进行批处理，这使得它可以在一个统一的API下处理有界（批处理）和无界（流处理）的数据。 容错和...
网络面试题目
1、BGP报文有哪些？ 有5种报文，Open、 Update、 Notification、 Keepalive和 Route-refresh等5种报文类型。 2、Vxlan了解多少？ VLAN作为传统的网络隔离技术，VXLAN完美地弥补了VLAN的上述不足。 VXLAN（Virtual eXtensible Local Area Network，虚拟扩展局域网），（VXLAN本质上是一种隧道技术，当源...
Flink面试整理-Flink、Spark、Storm比较
Apache Flink、Apache Spark 和 Apache Storm 是三个流行的大数据处理框架，各自具有独特的特点和用途。以下是这三者的比较： Apache Flink 实时处理：Flink 设计用于实时数据流处理，同时也支持批处理。它提供低延迟和高吞吐量。 状态管理和容错：提供强大的状态管理能力和精确一次的处理语义。它使用分布式快照机制来保证状态的一致性。 API 和易用性：提供丰富...