【题目描述】 给定字符串 s 和 t ，判断 s 是否为 t 的子序列。 字符串的一个子序列是原始字符串删除一些（也可以不删除）字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串。（例如，"ace"是"abcde"的一个子序列，而"aec"不是）。 【示例一】 输入：s = "abc", t = "ahbgdc"输出：true 【示例二】 输入：s = "axc", t = "ahbgdc"输出：fal...

大家好，我是锋哥。今天分享关于 【在 java 中守护线程和本地线程区别 ？】面试题，希望对大家有帮助； 在 java 中守护线程和本地线程区别? java 中的线程分为两种：守护线程（Daemon）和用户线程（User）。 任何线程都可以设置为守护线程和用户线程，通过方法 Thread.setDaemon(bool on)；true 则把该线程设置为守护线程，反之则为用户线程。Thread.setD...

在Apache Spark中，合理地优化分区是提高应用程序性能的关键步骤。分区决定了Spark作业的并行度和数据分布方式。以下是在Spark中优化分区的一些常用方法： 1. 选择合适的分区数量 默认分区数：Spark默认的分区数可能不是最优的。需要根据数据量和集群资源来调整分区数。 增加分区数：对于大型作业，增加分区数可以提高并行度和缩短执行时间。 减少分区数：对于小型作业，减少分区数可以减少任务调...

大家好，我是锋哥。今天分享关于 【Redis单进程单线程好处？】面试题，希望对大家有帮助； Redis单进程单线程好处？ 代码更清晰，处理逻辑更简单 不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗 不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗CPU 单进程单线程弊端 无法发挥多核CPU性能，不过可以通过在单机开多个Redis实例来完善； 其他一些优秀的开源软件采用的模型 ...

在Apache Spark中，内存管理和持久化机制是核心特性，它们对于提高大规模数据处理的效率和性能至关重要。 内存管理 统一的内存管理：Spark使用统一的内存管理模型，将执行内存（用于计算如shuffle、join等）和存储内存（用于缓存数据如RDDs）合并在一起。这种模型提供了更高的灵活性和效率。 内存分配：在这个模型中，Spark动态地在执行和存储之间调整内存分配，以优化整体性能。如果执行内...

Apache Spark的MLlib（Machine Learning Library）是一个构建在Spark之上的机器学习库，旨在处理大规模的数据分析和挖掘任务。MLlib提供了一系列高效的算法和工具，这些工具被设计为可扩展和易于集成到大数据应用和流程中。以下是Spark MLlib的一些主要特点： 1. 广泛的机器学习算法 分类和回归：支持常见的分类和回归算法，如逻辑回归、决策树、随机森林、梯度...

【题目描述】 给定一个长度为 n 的 0 索引整数数组 nums。初始位置为 nums[0]。 每个元素 nums[i] 表示从索引 i 向前跳转的最大长度。换句话说，如果你在 nums[i] 处，你可以跳转到任意 nums[i + j] 处: 0 <= j <= nums[i] i + j < n 返回到达 nums[n - 1] 的最小跳跃次数。生成的测试用例可以到达 nums[n - 1]。 ...

Spark Streaming是Apache Spark的一个组件，它用于构建可扩展、高吞吐量、容错的实时数据流处理应用。Spark Streaming使得可以使用Spark的简单编程模型来处理实时数据。以下是Spark Streaming的一些主要特点： 1. 微批处理架构 微批处理：Spark Streaming的核心是微批处理模型。它将实时输入的数据流切分为小的数据批（micro-batche...

Spark Streaming的工作原理是将实时的数据流处理转化为一系列的微批处理作业，从而利用Apache Spark的快速计算能力来进行近实时的数据处理。以下是Spark Streaming的工作流程和核心概念： 1. 数据流的输入 输入源：数据流可以来自多种实时数据源，如Kafka、Flume、Kinesis或TCP套接字。 接收器：Spark Streaming使用接收器（Receiver）...

大数就是我们要找的为true的值。 小美：小伙子，可以啊，这三段式解法还是很清晰啊！不过凤凰传奇要是你买票我倒是可以考虑去哦。小美一转头，黑发飘逸而下，急匆匆走出了自习室。 小白：嘿嘿，这是同意了啊 面试环节 面试官：你可以解答这道”拥有最多糖果的孩子“的题目吗，来看看小伙子你对array的理解。 小白：嘿嘿，这不巧了么这不是。 public static boolean compare(int[] ...