2024笔试-亚信科技-Java实习生

这篇文章汇总了Java实习生可能遇到的面试问题,涉及Kafka消费区分配策略、Spring事务管理、TCP连接释放、Redis数据结构、Zookeeper操作、SpringBoot注解、数据库一致性、网络编程、MyBatis、Redis持久化以及数据库事务等知识点。

亚信科技-Java实习生

单选 40道 100分

  1. 下面不属于Kafka消费区分配策略的是
  2. ArrayList 和Vestor主要区别是
  3. 代码题
  4. Select count(*) 和select count(1)
  5. Spring 事务
  6. Java接口的修饰符
  7. TCP连接释放过程
  8. Kafka生产者分区写入策略
  9. Kafka文件储存机制
  10. 代码
  11. Zookeeper节点
  12. 下列说法正确的有Constructor 在一个对象被new执行
  13. 关于HashMap与Hash Table 下列说法错误的是
  14. 关于Redis的说法错误的是
  15. Ava程序代码
  16. 代码题
  17. 代码题 fork()
  18. Kafka清理过期数据的说法
  19. Kafka数据文件夹
  20. 代码题
  21. SpringBoot 注解中主要功能 是启动Spring 应用程序上下文时进行自动配置的注解是

@SpringBootApplication

  1. 进行数据库提交操作时的使用事务(Transaction)是为了保持数据一致性
  2. 代码题
  3. 在Linux中要实现当前目录及其子目录中所有CPP文件中查找字符串“example”正确的命令是

Grep –i example./*.cpp

  1. 关于Redis值类型说法错误的是
  2. Java实例变量,局部变量,类变量,final变量
  3. Zookeeper 创建一个临时节点/text 01 并设置节点,数据Zookeeper 的命令为

Create-e/ test 01 Zookeeper

  1. Redis描述
  2. Thread描述
  3. 代码题
  4. MyBatis
  5. 190.3.27.13/16所在网段地址是

190.233.0.0

  1. Socket通信编程
  2. 代码题
  3. 将变量count赋值为()命令
  4. Java异常类
  5. 代码题
  6. SpringlMVC拦截器
  7. Redis的RDB持久化策略
  8. 数据库事务特性

### 亚信科技大数据开发实习生职位要求与技能分析 亚信科技作为一家专注于通信、金融、能源等行业的数字化转型服务商,其大数据开发实习生职位通常会涉及多个技术领域和业务场景。以下为该职位可能的职位描述、技能要求及申请流程: #### 职位描述 大数据开发实习生的主要职责通常是协助团队完成数据处理、数据分析以及大数据平台的开发与维护工作。具体包括但不限于: - 使用Hadoop、Spark等大数据框架进行数据清洗、存储和分析[^1]。 - 参与大数据平台的设计与优化,提升数据处理效率。 - 协助开发数据管道,确保数据从源头到目标系统的高效传输。 - 支持团队完成日常的数据需求,例如报表生成、数据可视化等。 #### 技能要求 为了胜任大数据开发实习生的角色,候选人需要具备以下技能: - 熟练掌握Java或Python编程语言,能够编写高效的代码以处理大规模数据集[^2]。 - 对Hadoop生态系统有基本了解,包括HDFS、MapReduce、Hive、Spark等组件的工作原理[^1]。 - 具备SQL技能,能够熟练操作关系型数据库(如MySQL)和非关系型数据库(如MongoDB、Cassandra)。 - 熟悉Linux操作系统,能够在命令行环境下完成基本的操作和脚本编写。 - 具备良好的问题解决能力和逻辑思维能力,能够快速学习新技术并应用于实际项目。 #### 申请流程 根据过往经验,亚信科技实习生招聘流程通常包括以下几个阶段: 1. **简历投递**:通过官方招聘渠道(如公司官网、Boss直聘、拉钩网等)提交个人简历。 2. **初步筛选**:HR对简历进行筛选,符合条件的候选人将被邀请参加初试。 3. **技术面试**:重点考察候选人的编程能力、算法基础以及对大数据技术的理解[^2]。 4. **综合评估**:可能包含笔试、行为面试等环节,全面评估候选人的综合素质。 5. **发放Offer**:通过所有环节后,公司将向候选人发出实习邀请。 #### 注意事项 在申请过程中,建议候选人提前准备常见技术面试题,并熟悉亚信科技的核心业务领域及其对大数据技术的应用场景。此外,展示自己在开源项目或实际项目中的实践经验也能显著提升竞争力。 ```python # 示例代码:使用Pandas库进行数据清洗 import pandas as pd # 加载数据 data = pd.read_csv("example.csv") # 数据清洗 data.dropna(inplace=True) # 删除缺失值 data['column_name'] = data['column_name'].str.strip() # 去除多余空格 # 数据保存 data.to_csv("cleaned_data.csv", index=False) ```
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