一般來說碧桂園下面的子公司的門檻都是大專，這個很容易，物業(yè)和營銷是很容易能進去的，基本的要求和其他公司大差不差，形象較好，邏輯分析能力和與人溝通能力優(yōu)秀，沉穩(wěn)，主動，獨立就行了。面試時態(tài)度誠懇，表現(xiàn)出對碧桂園（碧桂園創(chuàng)始人，公司文化，社會事跡，公司成就）的崇拜之情，強烈希望進入公司發(fā)展的愿望，另外百度一些碧桂園公司的背景，碧桂園在房產(chǎn)領(lǐng)域的特長。還有你為什么選擇進入碧桂園和今后的個人規(guī)劃（人事會問，其實進去就是賺錢賺經(jīng)驗嘛，但你要說的好聽，）
之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個關(guān)于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓練數(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工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。
接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)：
在hdfs主要創(chuàng)建一個文件夾路徑 /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工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個類 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";
/*
* 測試代碼
*/
public static void main(String[] args) {
//將訓練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓練模型
makeModel(false);
//測試檢測數(shù)據(jù)
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測試數(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??！");
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??！");
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)換成向量失敗！");
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("生成訓練模型失?。?#34;);
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("檢測數(shù)據(jù)構(gòu)造成vectors初始化時報錯。。。。");
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("檢測所屬類別是："+getCheckResult());
}
}
1. 請介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實際應用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術(shù)的地理信息系統(tǒng)，通過將地理數(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、地理分析等多種應用場景。WebGIS的優(yōu)勢包括易于訪問、跨平臺、實時更新、可定制性強等，但也面臨著數(shù)據(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗等挑戰(zhàn)。
2. 請談談您在WebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗和技能。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)進行地圖展示和交互設計，并能夠使用后端技術(shù)如Python、Java等進行地理數(shù)據(jù)處理和分析。我還具備數(shù)據(jù)庫管理和地理空間數(shù)據(jù)建模的能力，能夠設計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。
3. 請描述一下您在以往項目中使用WebGIS解決的具體問題和取得的成果。
在以往的項目中，我使用WebGIS解決了許多具體問題并取得了顯著的成果。例如，在一次城市規(guī)劃項目中，我開發(fā)了一個基于WebGIS的交通流量分析系統(tǒng)，幫助規(guī)劃師們評估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測項目中，我使用WebGIS技術(shù)實現(xiàn)了實時的空氣質(zhì)量監(jiān)測和預警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質(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的決策。
4. 請談談您對WebGIS未來發(fā)展的看法和期望。
我認為WebGIS在未來會繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的不斷進步，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)進行深度融合。我期望未來的WebGIS能夠更加智能化、個性化，為用戶提供更好的地理信息服務，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
這塊您需要了解下stm32等單片機的基本編程和簡單的硬件設計，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)的知識更好，還有能夠會做操作系統(tǒng)，簡單的有ucos，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對您能夠有用。
第一次裝修沒有經(jīng)驗，怎么避開定制雷區(qū)？作為有2套裝修經(jīng)驗的過來人，分享一下自己的心得吧。
-------以下為心得分享-----------------
先說樓主的問題，糾結(jié)要不要開發(fā)商的精裝修還是找外面的公司全包？
建議先價格對比，如果買的是大開發(fā)商（比如碧桂園）的房子，而且有裝修服務，我建議可以選擇開發(fā)商，畢竟售后服務相對方便，不會有找不到人的尷尬。
【裝 修 前 準 備】
看樣板間做參考
可以去看一下開發(fā)商裝修的樣例，找跟自己房子差不多大的樣板間看，多聽朋友裝修后的感受，有合適的可以照著裝。
定好風格
裝修的時候一定要定好一個風格呀，當時裝房子就把喜歡的全部買回來，太混搭了，搭在一起根本不好看，還是要自己定好一個基調(diào)才行。
當初買房子的時候不大，但心比天高，想要怎么裝修出高逼格的調(diào)調(diào)，就開始設計很多裝飾性的玄關(guān)，隔斷等，當設計效果出來后，發(fā)現(xiàn)房間的空間變得越來越小了，于是痛定思痛，顛覆性設計，采用簡約型風格來裝修，如打通了廚房和客廳，大房間和陽臺等，去除了很多空間占有率很高的裝修元素。兩個多月后，房子裝修好了，簡約大氣，格局合理，充滿生活氣息，真是棒棒噠！
【找 誰 做 設 計 / 裝 修】
覺得如果不懂，還是找大公司的裝修團隊。但是忌諱找那種項目經(jīng)理負責制的，切記切記。項目經(jīng)理負責制和小公司沒區(qū)別，還是散班子。價格還貴的多，因為公司會從裝修款中直接拿走30%，也就是說你家的房子裝修出來的東西最多值你裝修款的70%。大公司要找就要找那種專業(yè)工程出身的，這種公司人都很專業(yè)，師傅手藝也很好。裝修一定不能找熟人，公司一定要找正規(guī)裝修公司！因為是熟人，他偷工減料，拖工期，你又不好說什么，還有他做的好也就算了，到處是問題！只是個人的裝修總結(jié)分享給大家～
看了樓主的問題，有提到碧桂園的裝修公司，順便百度了一下：現(xiàn)代筑美家居是集家居研發(fā)、設計、生產(chǎn)和銷售為一體的綜合型家居服務公司，主要生產(chǎn)木門、地板、櫥柜、衛(wèi)浴柜、衣柜、家具、淋浴屏風、廚房電器等成品家居用品。這家公司自2007年發(fā)展至今，已發(fā)展成為全球最大的工程裝飾材料生產(chǎn)基地之一。 而且堅持綠色環(huán)保的生產(chǎn)原則，在櫥柜選材、用料、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)嚴密把關(guān)，選用歐洲E0、E1級高標準的環(huán)保板材，如果要樓主選擇開發(fā)商的裝修公司，可以再多考察一下。
【裝修流程，不能顛倒】
裝修流程可細分為：1前期設計——2主體拆改——3水電改造——4木工——5貼磚——6刷墻面漆——7廚衛(wèi)吊頂——8櫥柜安裝——9木門安裝——10地板安裝——11鋪貼壁紙——12散熱器安裝——13開關(guān)插座安裝——14燈具安裝——15五金潔具安裝——16窗簾桿安裝——17保潔——18家具進場安裝——19家居軟裝
【最后的建議】
接觸裝修公司的同時，順便也要了解建材市場，可以根據(jù)下一階段項目的需求，提前開始收集材料信息，如果不知道需要哪些材料的，可以從多個裝修公司提供的不同裝修模式的報價單中進行綜合補齊，了解主材、輔材、人工的大致情況。
以上都是裝修前期要做的準備，要提前兩個月進行準備，至少要一個月，穩(wěn)妥點就做一個季度的調(diào)查，實際上很多網(wǎng)友都是大半年前就開始做準備了。
總結(jié)一下，裝修說難難在復雜，說簡單是因為工程都是按部就班的，有標準規(guī)范可以參考。裝修的套路哪里都會有，都要站在標準規(guī)范之上去理解，有得人心的套路也有不得人心的。所有事情的核心都是圍繞錢來展開的，所以一定要盯緊項目報價單，做到明明白白花錢，在對應項目實際動工之前，做好深入了解，在動工時候做到多溝通勤監(jiān)督，把錢和質(zhì)量都把控好。
還有，如果不知道選擇什么材料，可以參考十大品牌就行了~
↓↓↓
1.負責區(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)團隊完成完成年度銷售任務。
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。
2. 行為面試題：考察候選人在過去的工作或生活中的行為表現(xiàn)，以預測其未來的表現(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題的能力。
4. 案例面試題：考察候選人解決實際問題的能力，模擬真實工作場景。
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：考察候選人的個性、價值觀以及溝通能力。
7. 挑戰(zhàn)性面試題：考察候選人的應變能力和創(chuàng)造力，通常是一些非常具有挑戰(zhàn)性的問題。
需要具體分析 因為cocoscreator是一款游戲引擎，面試時的問題會涉及到不同的方面，如開發(fā)經(jīng)驗、游戲設計、圖形學等等，具體要求也會因公司或崗位而異，所以需要根據(jù)實際情況進行具體分析。 如果是針對開發(fā)經(jīng)驗的問題，可能會考察候選人是否熟悉cocoscreator常用API，是否能夠獨立開發(fā)小型游戲等等；如果是針對游戲設計的問題，則需要考察候選人對游戲玩法、關(guān)卡設計等等方面的理解和能力。因此，需要具體分析才能得出準確的回答。
以下是一些可能出現(xiàn)在MyCat面試中的問題：
1. 什么是MyCat？MyCat是一個開源的分布式數(shù)據(jù)庫中間件，它可以將多個MySQL數(shù)據(jù)庫組合成一個邏輯上的數(shù)據(jù)庫集群，提供高可用性、高性能、易擴展等特性。
2. MyCat的優(yōu)勢是什么？MyCat具有以下優(yōu)勢：支持讀寫分離、支持分庫分表、支持自動切換故障節(jié)點、支持SQL解析和路由、支持數(shù)據(jù)分片等。
3. MyCat的架構(gòu)是怎樣的？MyCat的架構(gòu)包括三個層次：客戶端層、中間件層和數(shù)據(jù)存儲層。客戶端層負責接收和處理客戶端請求，中間件層負責SQL解析和路由，數(shù)據(jù)存儲層負責實際的數(shù)據(jù)存儲和查詢。
4. MyCat支持哪些數(shù)據(jù)庫？MyCat目前支持MySQL和MariaDB數(shù)據(jù)庫。
5. MyCat如何實現(xiàn)讀寫分離？MyCat通過將讀請求和寫請求分別路由到不同的MySQL節(jié)點上實現(xiàn)讀寫分離。讀請求可以路由到多個只讀節(jié)點上，從而提高查詢性能。
6. MyCat如何實現(xiàn)分庫分表？MyCat通過對SQL進行解析和路由，將數(shù)據(jù)按照一定規(guī)則劃分到不同的數(shù)據(jù)庫或表中，從而實現(xiàn)分庫分表。
7. MyCat如何保證數(shù)據(jù)一致性？MyCat通過在多個MySQL節(jié)點之間同步數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的一致性。同時，MyCat還支持自動切換故障節(jié)點，從而保證系統(tǒng)的高可用性。
8. MyCat的部署方式有哪些？MyCat可以部署在單機上，也可以部署在多臺服務器上實現(xiàn)分布式部署。
謝邀。我先跟你說一個實際的工作例子，再說怎么答題，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，送點慰問品、聊聊家常、看看政策落實，填寫幫扶手冊。但每次張副局都會自帶一瓶礦泉水入戶，每當老人家熱情的招呼:領(lǐng)導遠道而來，喝碗水吧。張副局總是擺擺手說道:老人家，我不渴或者我這有水，然后過一會拿起礦泉水就喝?？粗侵话l(fā)黃發(fā)黑的水壺，滿是泥垢的雙手，油膩的碗，作為城里長大的張副局，怎么可能會喝。2019年該戶各項指標達標，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，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，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，喝了一口，山泉水口感還是可以的。當天張副局陸續(xù)喝了三碗水，老人家最后說道:既然領(lǐng)導不嫌棄咱們，那我也聽領(lǐng)導的，你說怎么辦就怎么辦吧。瞬間，張副局恍然大悟，原來，不喝他的一碗水，他就覺得你是嫌棄他們臟，嫌棄他這個與土打交道老實人。人人都渴望被平等對待，就像費洛伊德一樣，平等才能創(chuàng)造更多的可能。當然，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，教會他們各類常見的健康知識。
再回到題目上來，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)對關(guān)系，入戶幫扶過程中，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。對于椅子臟，我首先會接過椅子，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，一起拉家常，商量扶貧工作。
其次是貧困戶的椅子臟，說明了他的衛(wèi)生觀念不夠強。這就需要我們加強向他宣傳衛(wèi)生健康知識，抽時間共同打掃衛(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，幫他們增加收入，添置家具。
最后就是我們在工作中，要妥善處理好每個工作細節(jié)，一點一滴做起，扎實地做好脫貧攻堅工作，確保奔小康路上一個都不少！
