選調(diào)生面試問(wèn)題
1、請(qǐng)你自我介紹一下你自己?
回答提示：一般人回答這個(gè)問(wèn)題過(guò)于平常，只說(shuō)姓名、年齡、愛好、工作經(jīng)驗(yàn)，這些在簡(jiǎn)歷上都有。其實(shí)，企業(yè)最希望知道的是求職者能否勝任工作，包括：最強(qiáng)的技能、最深入研究的知識(shí)領(lǐng)域、個(gè)性中最積極的部分、做過(guò)的最成功的事，主要的成就等，這些都可以和學(xué)習(xí)無(wú)關(guān)，也可以和學(xué)習(xí)有關(guān)，但要突出積極的個(gè)性和做事的能力，說(shuō)得合情合理企業(yè)才會(huì)相信。企業(yè)很重視一個(gè)人的禮貌，求職者要尊重面試考官，在回答每個(gè)問(wèn)題之后都說(shuō)一句“謝謝”，企業(yè)喜歡有禮貌的求職者。
2、你還有什么問(wèn)題要問(wèn)嗎?
回答提示：企業(yè)的這個(gè)問(wèn)題看上去可有可無(wú)，其實(shí)很關(guān)鍵，企業(yè)不喜歡說(shuō)“沒(méi)問(wèn)題”的人，因?yàn)槠浜茏⒅貑T工的個(gè)性和創(chuàng)新能力。企業(yè)不喜歡求職者問(wèn)個(gè)人福利之類的問(wèn)題，如果有人這樣問(wèn)：貴公司對(duì)新入公司的員工有沒(méi)有什么培訓(xùn)項(xiàng)目，我可以參加嗎?或者說(shuō)貴公司的晉升機(jī)制是什么樣的?企業(yè)將很歡迎，因?yàn)轶w現(xiàn)出你對(duì)學(xué)習(xí)的熱情和對(duì)公司的忠誠(chéng)度以及你的上進(jìn)心。
3、如果通過(guò)這次面試我們單位錄用了你，但工作一段時(shí)間卻發(fā)現(xiàn)你根本不適合這個(gè)職位，你怎么辦?
回答提示：一段時(shí)間發(fā)現(xiàn)工作不適合我，有兩種情況：
①如果你確實(shí)熱愛這個(gè)職業(yè)，那你就要不斷學(xué)習(xí)，虛心向領(lǐng)導(dǎo)和同事學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)知識(shí)和處事經(jīng)驗(yàn)，了解這個(gè)職業(yè)的精神內(nèi)涵和職業(yè)要求，力爭(zhēng)減少差距;
②你覺得這個(gè)職業(yè)可有可無(wú)，那還是趁早換個(gè)職業(yè)，去發(fā)現(xiàn)適合你的，你熱愛的職業(yè)，那樣你的發(fā)展前途也會(huì)大點(diǎn)，對(duì)單位和個(gè)人都有好處。
1、你覺得你個(gè)性上最大的優(yōu)點(diǎn)是什么？
回答提示：沉著冷靜、條理清楚、立場(chǎng)堅(jiān)定、頑強(qiáng)向上。
樂(lè)于助人和關(guān)心他人、適應(yīng)能力和幽默感、樂(lè)觀和友愛。我在北大青鳥經(jīng)過(guò)一到兩年的培訓(xùn)及項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，加上實(shí)習(xí)工作，使我適合這份工作。我相信我能成功。
2、說(shuō)說(shuō)你最大的缺點(diǎn)？
回答提示：這個(gè)問(wèn)題企業(yè)問(wèn)的概率很大，通常不希望聽到直接回答的缺點(diǎn)是什么等，如果求職者說(shuō)自己小心眼、愛忌妒人、非常懶、脾氣大、工作效率低，企業(yè)肯定不會(huì)錄用你。絕對(duì)不要自作聰明地回答“我最大的缺點(diǎn)是過(guò)于追求完美”，有的人以為這樣回答會(huì)顯得自己比較出色，但事實(shí)上，他已經(jīng)岌芨可危了。企業(yè)喜歡求職者從自己的優(yōu)點(diǎn)說(shuō)起，中間加一些小缺點(diǎn)，最后再把問(wèn)題轉(zhuǎn)回到優(yōu)點(diǎn)上，突出優(yōu)點(diǎn)的部分。企業(yè)喜歡聰明的求職者。
之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實(shí)現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實(shí)現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個(gè)關(guān)于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓(xùn)練數(shù)據(jù)：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
檢測(cè)數(shù)據(jù)：
sunny，hot，high，weak
結(jié)果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調(diào)用Mahout的工具類實(shí)現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
接下來(lái)貼下我的代碼實(shí)現(xiàn)=》
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)：
在hdfs主要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數(shù)據(jù)傳到hdfs上面。
數(shù)據(jù)文件格式，如D1文件內(nèi)容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來(lái)；主要是兩個(gè)類 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 測(cè)試代碼
*/
public static void main(String[] args) {
//將訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓(xùn)練模型
makeModel(false);
//測(cè)試檢測(cè)數(shù)據(jù)
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測(cè)試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失?。?#34;);
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失?。?#34;);
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測(cè)試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失??！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成訓(xùn)練模型失??！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("檢測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)造成vectors初始化時(shí)報(bào)錯(cuò)。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加載字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1時(shí)表示總文檔數(shù)
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("檢測(cè)所屬類別是："+getCheckResult());
}
}
1. 請(qǐng)介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術(shù)的地理信息系統(tǒng)，通過(guò)將地理數(shù)據(jù)和功能以可視化的方式呈現(xiàn)在Web瀏覽器中，實(shí)現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)的共享和分析。它可以用于地圖瀏覽、空間查詢、地理分析等多種應(yīng)用場(chǎng)景。WebGIS的優(yōu)勢(shì)包括易于訪問(wèn)、跨平臺(tái)、實(shí)時(shí)更新、可定制性強(qiáng)等，但也面臨著數(shù)據(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗(yàn)等挑戰(zhàn)。
2. 請(qǐng)談?wù)勀赪ebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗(yàn)和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗(yàn)和技能。我熟悉常用的WebGIS開發(fā)框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能夠使用HTML、CSS和JavaScript等前端技術(shù)進(jìn)行地圖展示和交互設(shè)計(jì)，并能夠使用后端技術(shù)如Python、Java等進(jìn)行地理數(shù)據(jù)處理和分析。我還具備數(shù)據(jù)庫(kù)管理和地理空間數(shù)據(jù)建模的能力，能夠設(shè)計(jì)和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。
3. 請(qǐng)描述一下您在以往項(xiàng)目中使用WebGIS解決的具體問(wèn)題和取得的成果。
在以往的項(xiàng)目中，我使用WebGIS解決了許多具體問(wèn)題并取得了顯著的成果。例如，在一次城市規(guī)劃項(xiàng)目中，我開發(fā)了一個(gè)基于WebGIS的交通流量分析系統(tǒng)，幫助規(guī)劃師們?cè)u(píng)估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測(cè)項(xiàng)目中，我使用WebGIS技術(shù)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)和預(yù)警系統(tǒng)，提供了準(zhǔn)確的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)和可視化的分析結(jié)果，幫助政府和公眾做出相應(yīng)的決策。
4. 請(qǐng)談?wù)勀鷮?duì)WebGIS未來(lái)發(fā)展的看法和期望。
我認(rèn)為WebGIS在未來(lái)會(huì)繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的不斷進(jìn)步，WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數(shù)據(jù)、提供更豐富的地理分析功能，并與其他領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)行深度融合。我期望未來(lái)的WebGIS能夠更加智能化、個(gè)性化，為用戶提供更好的地理信息服務(wù)，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
這塊您需要了解下stm32等單片機(jī)的基本編程和簡(jiǎn)單的硬件設(shè)計(jì)，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)的知識(shí)更好，還有能夠會(huì)做操作系統(tǒng)，簡(jiǎn)單的有ucos，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對(duì)您能夠有用。
1.負(fù)責(zé)區(qū)域大客戶/行業(yè)客戶管理系統(tǒng)銷售拓展工作，并完成銷售流程；
2.維護(hù)關(guān)鍵客戶關(guān)系，與客戶決策者保持良好的溝通；
3.管理并帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成完成年度銷售任務(wù)。
你好，面試題類型有很多，以下是一些常見的類型：
1. 技術(shù)面試題：考察候選人技術(shù)能力和經(jīng)驗(yàn)。
2. 行為面試題：考察候選人在過(guò)去的工作或生活中的行為表現(xiàn)，以預(yù)測(cè)其未來(lái)的表現(xiàn)。
3. 情境面試題：考察候選人在未知情境下的決策能力和解決問(wèn)題的能力。
4. 案例面試題：考察候選人解決實(shí)際問(wèn)題的能力，模擬真實(shí)工作場(chǎng)景。
5. 邏輯推理題：考察候選人的邏輯思維能力和分析能力。
6. 開放性面試題：考察候選人的個(gè)性、價(jià)值觀以及溝通能力。
7. 挑戰(zhàn)性面試題：考察候選人的應(yīng)變能力和創(chuàng)造力，通常是一些非常具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。
需要具體分析 因?yàn)閏ocoscreator是一款游戲引擎，面試時(shí)的問(wèn)題會(huì)涉及到不同的方面，如開發(fā)經(jīng)驗(yàn)、游戲設(shè)計(jì)、圖形學(xué)等等，具體要求也會(huì)因公司或崗位而異，所以需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行具體分析。 如果是針對(duì)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)的問(wèn)題，可能會(huì)考察候選人是否熟悉cocoscreator常用API，是否能夠獨(dú)立開發(fā)小型游戲等等；如果是針對(duì)游戲設(shè)計(jì)的問(wèn)題，則需要考察候選人對(duì)游戲玩法、關(guān)卡設(shè)計(jì)等等方面的理解和能力。因此，需要具體分析才能得出準(zhǔn)確的回答。
以下是一些可能出現(xiàn)在MyCat面試中的問(wèn)題：
1. 什么是MyCat？MyCat是一個(gè)開源的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件，它可以將多個(gè)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)組合成一個(gè)邏輯上的數(shù)據(jù)庫(kù)集群，提供高可用性、高性能、易擴(kuò)展等特性。
2. MyCat的優(yōu)勢(shì)是什么？MyCat具有以下優(yōu)勢(shì)：支持讀寫分離、支持分庫(kù)分表、支持自動(dòng)切換故障節(jié)點(diǎn)、支持SQL解析和路由、支持?jǐn)?shù)據(jù)分片等。
3. MyCat的架構(gòu)是怎樣的？MyCat的架構(gòu)包括三個(gè)層次：客戶端層、中間件層和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層?？蛻舳藢迂?fù)責(zé)接收和處理客戶端請(qǐng)求，中間件層負(fù)責(zé)SQL解析和路由，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層負(fù)責(zé)實(shí)際的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢。
4. MyCat支持哪些數(shù)據(jù)庫(kù)？MyCat目前支持MySQL和MariaDB數(shù)據(jù)庫(kù)。
5. MyCat如何實(shí)現(xiàn)讀寫分離？MyCat通過(guò)將讀請(qǐng)求和寫請(qǐng)求分別路由到不同的MySQL節(jié)點(diǎn)上實(shí)現(xiàn)讀寫分離。讀請(qǐng)求可以路由到多個(gè)只讀節(jié)點(diǎn)上，從而提高查詢性能。
6. MyCat如何實(shí)現(xiàn)分庫(kù)分表？MyCat通過(guò)對(duì)SQL進(jìn)行解析和路由，將數(shù)據(jù)按照一定規(guī)則劃分到不同的數(shù)據(jù)庫(kù)或表中，從而實(shí)現(xiàn)分庫(kù)分表。
7. MyCat如何保證數(shù)據(jù)一致性？MyCat通過(guò)在多個(gè)MySQL節(jié)點(diǎn)之間同步數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的一致性。同時(shí)，MyCat還支持自動(dòng)切換故障節(jié)點(diǎn)，從而保證系統(tǒng)的高可用性。
8. MyCat的部署方式有哪些？MyCat可以部署在單機(jī)上，也可以部署在多臺(tái)服務(wù)器上實(shí)現(xiàn)分布式部署。
謝邀。我先跟你說(shuō)一個(gè)實(shí)際的工作例子，再說(shuō)怎么答題，姑且稱為為一碗水的故事。
某縣xx局的張副局幫扶的貧困戶位于100公里以外的偏遠(yuǎn)小鄉(xiāng)村，該貧困戶一戶7人，年邁的爺爺奶奶，戶主五十多歲，三個(gè)正在讀書的孩子。張副局每次駕車到該村村委后，再乘坐摩托車到底該貧困戶家中，送點(diǎn)慰問(wèn)品、聊聊家常、看看政策落實(shí)，填寫幫扶手冊(cè)。但每次張副局都會(huì)自帶一瓶礦泉水入戶，每當(dāng)老人家熱情的招呼:領(lǐng)導(dǎo)遠(yuǎn)道而來(lái)，喝碗水吧。張副局總是擺擺手說(shuō)道:老人家，我不渴或者我這有水，然后過(guò)一會(huì)拿起礦泉水就喝?？粗侵话l(fā)黃發(fā)黑的水壺，滿是泥垢的雙手，油膩的碗，作為城里長(zhǎng)大的張副局，怎么可能會(huì)喝。2019年該戶各項(xiàng)指標(biāo)達(dá)標(biāo)，但在脫貧的事情上老人家一直不愿配合。年底的一次入戶時(shí)，張副局身體不適，又恰好車上的礦泉水用完，剛到貧困戶家里時(shí)，老人家一如既往地招呼，張副局推辭后，饑渴難耐，還是端起碗來(lái)，喝了一口，山泉水口感還是可以的。當(dāng)天張副局陸續(xù)喝了三碗水，老人家最后說(shuō)道:既然領(lǐng)導(dǎo)不嫌棄咱們，那我也聽領(lǐng)導(dǎo)的，你說(shuō)怎么辦就怎么辦吧。瞬間，張副局恍然大悟，原來(lái)，不喝他的一碗水，他就覺得你是嫌棄他們臟，嫌棄他這個(gè)與土打交道老實(shí)人。人人都渴望被平等對(duì)待，就像費(fèi)洛伊德一樣，平等才能創(chuàng)造更多的可能。當(dāng)然，他們的環(huán)境也的確差一些。張副局往后每次入戶除了拉家常外就是幫他們一起打掃衛(wèi)生，教會(huì)他們各類常見的健康知識(shí)。
再回到題目上來(lái)，首先作為一名幫扶干部，要與貧困戶建立起平等和諧的幫扶結(jié)對(duì)關(guān)系，入戶幫扶過(guò)程中，貧困戶拿了椅子讓我坐，證明貧困戶還是比較熱情、比較配合工作的。對(duì)于椅子臟，我首先會(huì)接過(guò)椅子，并向貧困戶表示感謝。順其自然的用手拍拍椅子，然后把椅子靠近貧困戶的地方坐下來(lái)，一起拉家常，商量扶貧工作。
其次是貧困戶的椅子臟，說(shuō)明了他的衛(wèi)生觀念不夠強(qiáng)。這就需要我們加強(qiáng)向他宣傳衛(wèi)生健康知識(shí)，抽時(shí)間共同打掃衛(wèi)生。
再次就是貧困戶他家中可能存在家具比較緊缺情況，我們就要積極發(fā)揮后盾單位作用，幫他們?cè)黾邮杖?，添置家具?/p>
最后就是我們?cè)诠ぷ髦?，要妥善處理好每個(gè)工作細(xì)節(jié)，一點(diǎn)一滴做起，扎實(shí)地做好脫貧攻堅(jiān)工作，確保奔小康路上一個(gè)都不少！
