签三方等大厂offer可以毁约吗

1.对 Hadoop 各组件之间通信所使用的 RPC协议的具体内容2.Hadoop 中读数据的完整流程(包括客户端发起请求、与 NameNode 交互、与 DataNode交互等各环节)3.在数据传输过程中，若 DataNode 突然挂掉，Hadoop 系统会如何处理(包括任务重试、数据副本恢复等机制)4.HBase 源码的核心模块、关键类及底层实现窪捞轶货嶍瑛冶辑(如数据存储、读写流程等相关源码细节)5.在 HBase 中构建二级索引时，通过何种方式或机制保证索引数据与原始数据的一致性(如事务控制、同步更新策略等6.JVM 的具体架构(包括程序计数器、方法区虚拟机栈、本地方法栈、堆等组成部分);堆内存的划分的原理及适用场景;以及平时实际工作中是否会调整GC算法调整的依据是什么7.JVM 参数中，-Xms(初始堆大小)和-Xmx(最大堆大小)仅设置其中一个，与同时设置两个且值相同的情况下，对 JVM 运行产生的具体区别8.如何通过命令或工具查看当前 Java 进程中内存各代(新生代的 Eden 区、Survivor区，老年代等)的内存占比情况9.用于查看 Java 进程中线程堆栈信息的具体命令(如 jstack 等)及使用方法10.如何查看 Java 进程中某个对象的具体大小包括对象本身及引用的对象所占用的内存)，可使用的命令或工具及操作步骤11.排查堆内存泄露的方法，除了将堆内存Dump 出来用MAT(Memory AnalyzerTO01)分析之外，还有哪些更简单直接的排查方式

今天金山云来宣讲，我做的的方向都是导师安排的杂活。涉及到硬件PCB设计、操作系统内核编译、K8S部署、模型轻量化等等。hr说会有边缘计算方向的说我可以投我就投了。并且宣讲会说方向不一致没关系，会有耐心培养，就投递了。十分钟就结束了，面试一上来最后一句说了下爱好，就这一句话，其余都在说项目。直接打断，说那些没有用的就不用说了。然后就让算大模型内存什么，我说我不太会。他说你做过轻量级这不会算吗？然后让看他在纸上写的代码说输出，没说太好。又说你做过嵌入式这都不会？之类的。最后让我反问，我说我看有边缘计算我才投的，说没有，只有服务器异构计算。和HR说的也不一样。可能lz能力一般，但也被宣讲的hr误导了...

1.列举几种数据倾斜的情况，并解释为什么会倾場咏，以及如何解决?2.解释一下 SQL 运行步骤，是否有优化空间如果有，如何优化:SELECT a.id,b.nameFROM a LEFT OUTER JOIN bON a.id =b.idWHERE a.dt='2016-01-01'AND b.dt='2016-01-01';3.已知表 a 是一张内部表，如何将它转换成外部表?请写出相应的 Hive 语句4.用 select 做查询时，用哪个函数给值为null的数据设置默认值?5.Hive 中，建的表为压缩表，但是输入文件为非压缩格式，会产生怎样的现象或者结果?6.订单详情表 ord_det(order_id 订单号，sku_id 商品编号，sale_qtty 销售数量，dt 日期分区)，任务计算2016年1月1 日商品销量的 Top100，并按销量降序排序7.某日志的格式如下:pin|-lrequest_tm|-url|-|sku_id|-|amount，分隔符为"-'，数据样例为:张三-|q2013-11-2311:59:30-www.jd.com-100023-110.15。假设本地数据文件为 sample.txt,先将其导入到 hive的test 库的表t_sample 中，并计算每个用户的总消费金额写出详细过程包括表结构8.test.log 日志中内容如下左列所示，使用awk 输出右列 4行数据:左列:10-3-jd-dv、2-4-jd-dv、5-7-pv-click、36-24-pv-uv、37-24-pv-uV、24-3-uv-mq右列:10-4-jd-dv、5-7-pv-click、37-24-pv-uv、24-3-uv-mq9.Storm 的分组策略有哪些?

研究生什么研究方向、为什么选择做数据spark和mr的区别，spark为什么快aqe的特性spark用过的参数shuffle.partitions调节的经验，调多大合适，是否有公式计算和存储的治理怎么做的spark合并小文件怎么做的，落hdfs之前合并还是之后合并？平台自动化合并小文件和repartition哪个快（合并小文件快）为什么要合并小文件cbo的优化规则对spark感兴趣吗，接受提前实习吗，最早什么时候