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与 MapReduce 每个任务都需要将中间结果写入磁盘不同，Spark 能够将作业中间数据缓存于内存中，得益于内存计算和优化的查询执行方式，Spark 在内存中的运算速度比 Hadoop 的 MapReduce 快 100 倍，在磁盘上的速度也快 10 倍。Spark 可以在单机、小型集群甚至上千节点的分布式环境中高效运行。，与 MapReduce 不同，Spark 可以将作业中间结果缓存于内存中，减少对磁盘的读写操作，因此在需要多次迭代计算的数据处理场景（如数据挖掘和机器学习）中表现出色。
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- Lansonli
- 昨天
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YOLOv8模型的损失函数是衡量模型预测值与真实值之间差异的关键工具，它在模型训练过程中起到了至关重要的作用。定位损失（Box Loss，合记为box_loss）：定位损失用于衡量预测框与真实框之间的误差，通常采用 GIoU（Generalized Intersection over Union）损失函数来计算。GIoU损失不仅考虑了预测框与真实框的重叠面积，还考虑了它们的形状和大小。定位损失的值越小，表示预测框与真实框之间的误差越小，模型对目标的定位越准确。
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- Wiktok
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Java在微服务（Spring Cloud）、高并发（分布式架构）、数据库中间件（MyBatis、Hibernate）等领域的生态成熟，是构建大型系统的首选。复合背景（Java/C++ + 大数据）在面试中可突出“全链路优化能力”（如从JVM调优到Spark资源调度），争取高阶职位（T型人才）。前6年以“语言为工具，领域为核心”，在Java/C++阶段选择与大数据关联的垂直领域（如广告系统、IoT数据管道）。：保持对底层技术（分布式计算、存储）的理解，适应技术演进（如从Hadoop到云原生数仓）。
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- hxsln11
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- 数据错误
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每个leader的任期代号，对于某个节点，每经过一次leader的选举成功，+1。当节点发生宕机，失去与集群其他节点的通讯时，会请求选举，此时就有如下。，此节点与其他节点交流时，发现leader还存在，则放弃选举。:事务id，初始值为0，每完成一次读写操作，都会+1。当某个节点挂掉重启后，正好参与一次选举，那么它的。:每台服务器，每个节点的唯一标识，不可重复。的投票时，成为 Leader，状态变为。ZooKeeper 默认使用。的顺序，可知节点的启动顺序。（五个节点组成的集群）节点的投票的节点，当选。
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- 想逆袭的菜小狗
- 昨天
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总结八股文问的很少几乎不问，重点是你的项目里面是怎么一个具体流程，怎么实现的，然后就会问相关的知识点。如果没有真正熟悉一个项目很难扛得住拷打，然后两个面试官一个主问框架里面的内容，一个面试官主问学校里面的课程。会有助理在面试间排队，然后到你了通知你，两个面试官。值得吐槽的是，他们的流程很霸道，没有选择机会，岗位也是，我是前一天突然通知我第二天面试，岗位也是我不熟悉的。4.然后基于你回答的问题，问你spring的事务注解，Java高并发多线程。2.你的这个项目的功能有哪些，你觉得亮点是什么。
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- 慕容魏
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- 数据错误
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今儿个咱唠唠 Spring Boot 里头的消息队列。
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