面试题：JVM内存泄露服务器会有什么表现？怎么处理？
来源 阿里-技术-1面 我的回答 刚开始内存泄露少的时候，没什么影响，到后面，会频繁的进行Full GC。面试官：那CPU的表现是怎样的呢？ 我：CPU使用率会很高，因为现在的垃圾回收器一般是使用的并行回收，会使用到多个CPU。 更完美的答案 刚开始内存泄露少 刚开始内存泄露少，没什么影响。 频繁full gc+cpu利用率高 但是内存泄露多的时候，会频繁的进行Full GC，这就会导致JVM对外部...
Spark面试整理-如何在Spark中进行数据清洗和转换？
在Apache Spark中进行数据清洗和转换是数据处理流程中的一个重要步骤。这个过程涉及从原始数据中删除或修正不准确、不完整、不相关或不正确格式的数据，以及将数据转换成更适合分析的形式。以下是在Spark中进行数据清洗和转换的一些常见方法： 1. 读取数据 首先，需要从支持的数据源（如HDFS、S3、Kafka、HBase等）读取数据。可以使用Spark的DataFrame或RDD API来加载数...
2024年150道高频Java面试题（三十一）
在以上代码中，notify()和notifyAll()可以在doSomething()方法中互换使用，但它们的效果和适用场景会有明显的不同。 有帮助请点赞收藏呀~ 领【150 道精选 Java 高频面试题】请 go 公众号：码路向前 。...
Spark面试整理-Spark集成HBase
Apache Spark与Apache HBase的集成允许Spark直接从HBase读取和写入数据，利用Spark的强大计算能力处理存储在HBase中的大规模数据。以下是Spark集成HBase的关键方面： 1. 添加HBase依赖 要在Spark项目中使用HBase，需要在项目的构建文件中添加HBase客户端的依赖。例如，在Maven项目中，你需要添加如下依赖： <dependency> <gr...
【leetcode面试经典150题】55. 逆波兰表达式求值（C++）
【题目描述】 给你一个字符串数组 tokens ，表示一个根据 逆波兰表示法 表示的算术表达式。 请你计算该表达式。返回一个表示表达式值的整数。 注意： 有效的算符为 '+'、'-'、'*' 和 '/' 。每个操作数（运算对象）都可以是一个整数或者另一个表达式。两个整数之间的除法总是 向零截断 。表达式中不含除零运算。输入是一个根据逆波兰表示法表示的算术表达式。答案及所有中间计算结果可以用 32 位...
【前端面试常问】vue2与vue3区别
🌟 Vue2与Vue3 的区别 🔮 双向数据绑定：Object.defineProperty vs Proxy Vue2通过Object.defineProperty实现了经典的双向数据绑定机制💡： // Vue2const vm = new Vue({ data: { message: 'Hello Vue2!' }}); console.log(vm.$data.message); // 输...
Spark面试整理-如何配置和管理Spark集群的资源，包括内存、CPU和存储
配置和管理Apache Spark集群的资源是确保高效运行Spark应用的关键步骤。合理的资源配置可以提高性能，避免资源浪费，并确保任务顺利执行。以下是配置和管理Spark集群资源（包括内存、CPU和存储）的一些指导原则： 内存管理 Executor内存设置：通过spark.executor.memory配置每个executor的内存大小。合理的内存分配可以提高处理速度和减少垃圾回收的开销。 Dri...
2024年150道高频Java面试题（二十九）
，通常来说，实现Runnable接口和使用ExecutorService是最推荐的线程创建方式，因为它们更加灵活，并且可以更好地管理线程资源。 有帮助请点赞收藏呀~ 领【150 道精选 Java 高频面试题】请 go 公众号：码路向前 。...
Spark面试整理-讨论如何优化Spark应用程序的性能
优化Apache Spark应用程序的性能涉及多个方面，从代码优化到资源配置，都需要精心考虑。以下是一些关键的性能优化策略： 1. 数据序列化 使用高效的序列化格式：例如，使用Kryo序列化可以比Java序列化更快，更节省空间。确保在Spark配置中启用Kryo序列化。 2. 内存管理 内存优化：合理配置Spark的内存使用，包括执行内存和存储内存，以避免频繁的垃圾回收操作。 持久化级别：根据数据处...
Spark面试整理-Spark部署和集群管理
Apache Spark的部署和集群管理是Spark应用的关键组成部分，它决定了如何在分布式环境中运行和管理Spark作业。Spark支持多种部署模式和集群管理器，以适应不同的需求和环境。以下是Spark部署和集群管理的主要方面： 部署模式 本地模式： 在单个机器上运行Spark。 适用于开发和测试。 独立集群模式（Standalone）： 使用Spark自带的简易集群管理器。 适合于专用的Spar...