面试指南

Redis 数据结构与特性 持久化与高可用 事务与并发控制 性能优化与故障排除 集群与分布式部署

Mysql面试题的详尽解析，涵盖广泛的面试话题和答案，为面试者提供宝贵的学习资源和参考资料。

想要在MySQL面试中脱颖而出，以下准备工作必不可少： 技术准备 夯实基础: 熟练掌握数据类型、操作符、函数、约束、事务处理、索引和存储引擎等核心概念。 进阶学习: 深入理解查询优化、性能调优、分区、备份和恢复等高级主题。 实战演练: 准备实际项目案例，并能清晰阐述MySQL的应用思路和解决方案。 SQL精通: 熟练编写各种SQL查询语句，包括联接、子查询、聚合函数等。 面试技巧 逻辑清晰: 回答问题时，清晰表达思路和分析过程，展现专业能力和沟通技巧。 沉稳自信: 保持冷静和自信，即使遇到难题也要尽力给出合理的分析和解答。 展现求知欲: 如实告知知识盲区，并表达积极学习的意愿。 了解公司: 提前调研公司业务和行业，以便更好地理解潜在的数据库需求，并展现对公司的兴趣。 积极提问: 面试结束时，主动提问以展现对公司和职位的关注。

高清量化金融面试实用指南

这份文件提供了关于Facebook数据科学面试的相关问题及其解答思路，涵盖了多个统计学和数据科学概念。内容包括广告投放策略分析、伯努利分布与正态分布的应用、广告评价模型的概率分析、数据分布理解、中心极限定理和置信区间、随机变量的分布问题、A/B测试的分析及概率问题的解决方法。

收集整理了一些关键的MySQL面试问题，供您参考。

IT面试笔试中涵盖了数据库领域的常见问题，包括历年来的典型面试题和数据库相关知识。

本指南汇集了50条在面试中常见的SQL语句，涵盖增删改查等基本操作。面试前查阅本指南，有助于提升准备程度。

本指南详细罗列了多家公司常见的Oracle数据库面试题及其参考答案，包含从基础到高级的题目，非常适合学习者按照难度逐步提升。

探讨了Spark面试中常见问题与答案，以及重要概念和技术，包括Spark中的Lineage（血缘）概念，它以有向无环图（DAG）形式追踪和处理数据，处理倾斜数据的方法如增加shuffle分区数和使用随机前缀，以及比较DataFrame和RDD在Spark中的优缺点。此外，文章还介绍了Spark中的多种缓存级别，如MEMORY_ONLY和MEMORY_AND_DISK，以及它们的应用场景。