針對簡歷的項目提問，介紹一下mapreduce的過程，spark的優(yōu)勢，數據傾斜的解決方案，數倉分層的好處，介紹一下flink,如何實現精準一次sql題：現在有一張表存的是這兩個字段，student_id, score 數據格式如下，lihua01,['math':98 english':87, chinese':99].寫一個hivesql實現查詢每個學科排名第三名的同學sql題：hivesql實現查詢今日訂單量是過去7日訂單量均值的2倍的商家id#?？虯I配圖神器#

問的比較少，感覺像是kpi1.MapReduce和Spark的區(qū)別2.spark的作業(yè)提交流程3.spark的RDD算子特點4.spark的寬依賴如何產生5.Flink如何檢查背壓（這里直接給我干懵逼了）6.left out join，inner join，full out join的區(qū)別7.數組和鏈表的區(qū)別8.Java的Map的底層實現反問：剛才答的怎么樣面試官說spark的作業(yè)提交流程那里答的不是很好，沒有體現資源分配過程，Flink背壓通過看FlinkUI和日志文件檢查出來

#元戎現在香不香##蔚來##蔚來裁員，你被影響到了嗎？#拿到蔚來的實習offer，但是不敢去，太動蕩了，萬一真轉正了咋辦，想去元戎這種比較穩(wěn)的，我真是飄了

int twoSum(const int nums[], const int n, const int target, std::vector<int>& result) { result.clear(); if (n < 2) return -1; const int* left, * right; left = nums; right = nums + n - 1; while (left < right) { const int sum = (*left + *right); ...