面试题:Kafka中Controller的作用是什么?选举流程是怎样的?以及如何避免脑裂问题?

题目来源 网上冲浪:还不懂分布系统,速看深度剖析Kafka Controller选举过程 在查找关于Kafka单机分区的上限以及分区多了会有怎样的问题的时候,发现了这个比较有趣的问题,就记录了下来。 一般所有的分布式系统,都会涉及到这个问题:脑裂、以及如何避免脑裂问题。 题目描述 Kafka中Controller的作用是什么?Kafka中Controller的选举流程是什么?Kafka脑裂是什么?K...

【Flutter 面试题】 怎么减少Widget的重新构建?

【Flutter 面试题】 怎么减少Widget的重新构建? 文章目录 写在前面 口述回答 补充说明 示例代码 解释 运行结果 写在前面 🙋 关于我 ,小雨青年 👉 CSDN博客专家,GitChat专栏作者,阿里云社区专家博主,51CTO专家博主。2023博客之星TOP153。 👏🏻 正在学 Flutter 的同学,你好! 😊 Flutter 面试宝典是解决 Flutter 面试过程中可能出现的问题...

【GIS面试】GIS算法介绍

角色,它们使得复杂的空间数据分析成为可能。无论是在环境科学、城市规划,还是在灾害管理等众多领域,高效和精确的算法都是必不可少的工具。本文将介绍GIS领域中几个关键算法,这些算法是每一位GIS专业人士在面试中都应该熟悉的知识点。 2. GIS关键算法介绍 2.1. 道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker) 1. 概念原理 道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm...

【leetcode面试经典150题】62. K 个一组翻转链表(C++)

【题目描述】 给你链表的头节点 head ,每 k 个节点一组进行翻转,请你返回修改后的链表。 k 是一个正整数,它的值小于或等于链表的长度。如果节点总数不是 k 的整数倍,那么请将最后剩余的节点保持原有顺序。 你不能只是单纯的改变节点内部的值,而是需要实际进行节点交换。 【示例一】 输入:head = [1,2,3,4,5], k = 2输出:[2,1,4,3,5] 【示例二】 输入:head ...

Rust面试宝典第8题:三角形的最大周长

题目         给定由一些正数(代表长度)组成的数组nums,返回由其中三个长度组成的、面积不为零的三角形的最大周长 。如果不能形成任何面积不为零的三角形,则返回0。         示例 1: 输入:nums = [2,1,2]输出:5解释:可以用三个边长组成一个三角形:1 2 2。         示例 2: 输入:nums = [1,2,1,10]输出:0解释:不能用任何三条边长来...

【前端面试常问】MVC与MVVM

🔥【前端面试常问】MVC与MVVM💥:详尽解读与实战指南 ✨ 面试应答策略 面对面试官关于MVC与MVVM区别的提问,你可以按照以下逻辑展开论述,囊括它们的核心概念、运行机制以及优劣分析: 1️⃣ MVC (Model-View-Controller) 概念诠释: MVC是一种久经考验的经典架构模式,专为用户界面设计与构建而生,旨在实现各组件间的低耦合度。 Model:承载业务逻辑和数据管理重任,是...

Java基础面试

了,结合具体的应用场景 22、序列化 (protobuf) 23、深克隆 & 浅克隆 24、BIO & NIO & AIO Docs 25、重写 equals 时为什么一定要重写 hashCode? 面试官:重写 equals 时为什么一定要重写 hashCode?-为什么重写equals必须重写hashcode...

Spark面试整理-Spark集成Kafka

Apache Spark和Apache Kafka的集成使得实时数据流处理成为可能。Kafka是一个分布式流处理平台,主要用于构建实时数据管道和流应用。而Spark是一个大规模数据处理工具,可以对大量数据进行批处理和实时处理。 Spark集成Kafka主要通过Spark Streaming或者Structured Streaming实现,可以从Kafka中读取数据,处理后再写回Kafka或者其他存储...

【前端面试常问】JavaScript 中的闭包

🌟 JavaScript 中的闭包:从入门到精通 📚 基础知识 💡 什么是闭包? 首先,我们以一个简洁的定义开始:闭包(Closure) 是JavaScript中的一种机制,它,即使在其外部函数已经执行完毕之后,这些变量依然能够保持活跃状态并通过内部函数访问。 📚 闭包的组成 闭包主要由三个关键部分构成: 1️⃣ 内部函数 - 在另一个函数内部定义的函数。 2️⃣ 外部函数 - 包含内部函数的函数。...

Spark面试整理-Spark集成Hive

Apache Spark与Apache Hive的集成使得Spark能够直接对存储在Hive中的数据进行读取、处理和分析。这种集成利用了Spark的高性能计算能力和Hive的数据仓库功能。以下是Spark集成Hive的关键方面: 1. 启用Hive支持 要在Spark中使用Hive,需要确保Spark编译时包含了对Hive的支持。在使用Spark SQL时,可以通过启用Hive支持来允许Spark访...
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