阿里巴巴JAVA面试后的个人总结与反思
一面
这周获得了阿里巴巴的面试邀请,应聘的岗位为支付宝内某IOT部门的JAVA软件工程师。面试时间是通过电话面试1天后通知我的,地点为高端的上海大厦。
接到面试通知后的我,即高兴又有些胆怯。高兴的是:全国数一数二的大厂会给我一份面试机会,证明我的某些地方还是受到了面试人员的初步肯定;胆怯的是早就听说阿里巴巴这样的大厂要求很高,非等闲之辈很难进去,对于自己的技术知识信心感觉不足。
面试当天的下午,按照能到达的面试时间乘着地铁到达了陆家嘴地铁站,由于是第一次参加这样的大厂面试,一路上的我非常紧张激动了。出地铁后,我遍只身向上海中心大厦走去(还好以前无聊时去陆家嘴转悠过几次,陆家嘴区域中最高直上云霄的那坐旋转大厦遍是,要不然又得用步行导航了)。健步如飞的我在办理好了证件后顺利到达第N层楼,出电梯一看,“支付宝”三个大字映入门帘,想着终于见到了
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Mars 是什么、能做什么、如何做的——记 Mars 在 PyCon China 2018 上的分享
最近,在 PyCon China 2018 的北京主会场、成都和杭州分会场都分享了我们最新的工作 Mars,基于矩阵的统一计算框架。本文会以文字的形式对 PyCon 中国上的分享再进行一次阐述。 听到 Mars,很多第一次听说的同学都会灵魂三问:Mars 是什么,能做什么,怎么做的。今天我们就会从背景,以及一个例子出发,来回答这几个问题。 背景 首先是 scipy 技术栈的全景图,numpy 是基础,它提供了多维数组的数据结构,并提供了它上面的各种计算。再往上,重要的有 scipy,主要面向各种科学计算的操作;pandas,其中核心的概念是 DataFrame,他提供对表类型数据的处理、清洗等功能。往上一层,比较经典的库,有 scikit-learn,它是最知名的机器学习框架之一。最上面一层,是各种垂直领域的库,如 astropy 主要
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使用DataX进行OTS实例间数据迁移
表格存储是 NoSQL 的数据存储服务,是基于云计算技术构建的一个分布式结构化和半结构化数据的存储和管理服务。表格存储的数据模型以二维表为中心。表有行和列的概念,但是与传统数据库不一样,表格存储的表是稀疏的,每一行可以有不同的列,可以动态增加或者减少属性列,建表时不需要为表的属性列定义严格的 schema。 1. 概述 OTS的数据迁移可以使用DataX完成全量数据迁移。但由于部分数据表的数据量较大,无法在指定的窗口内完成全量迁移,且目前DataX只能针对主键值进行范围查询,暂不支持按照属性列范围抽取数据。所以可以按如下两种方式实现全量+增量的数据迁移: 分区键包含范围信息(如时间信息、自增ID),则以指定range为切分点,分批次迁移; 分区键不包含范围信息,则可以采用在应用侧双写的模式将数据分批次迁移,写入目标环境同一张业务表。利用OTS的主键唯一性,选择对重复数据执行覆盖原有行的策略来保证数据唯一性;本文以应用侧调整为双写模式为例,详细说明OTS数据迁移、校验过程。其中OTS数据迁移流程具体如下所示: 1) 预迁移阶段:双写模式中的大表全量迁移。2) 正式迁移阶段:双写模式中...
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