各位面试官好，我是尹丹。

我毕业于华东师范大学大数据技术与工程。在读期间我获得过多项软著，同时取得了证券从业资格证书。

目前就职于花旗金融，担任Java开发工程师，专注于金融科技领域的系统研发。

B树和B+树的区别

1.B+树数据只存在叶子节点，可以留出更多的空间存储索引，而B树每一个节点都存储了索引和数据，树更高。因此使用B+树，能够获得更矮的树，磁盘I/O次数减少。

2.B+树的叶子节点通过双向链表链接，因此范围查询的效率会更高。

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https://javaguide.cn/java/io/io-model.html#nio-non-blocking-new-i-o

集合部分：

Spark SQL 的执行流程：

Spark SQL 自带的优化器 Catalyst:

if [ $# -eq 0 ]该语句是什么含义?

1.commands含义

There are two types of steps provided by Spring Batch.

• Tasklet Step
• Chunk-Oriented Step

There are different options we can launch our job. We can use REST API to trigger job and we can use Spring Scheduler to schedule Spring Batch Job. Also we can stop Job using REST API.

1.Linux Manual

> command –help

to see the usage of the command.

PS : man command is more specific.

EX: date --help 、man date

什么是K8s

k8s解决的问题

数据库遵循的是两段锁协议，将事务分成两个阶段，加锁阶段和解锁阶段（所以叫两段锁）

• 加锁阶段：在该阶段可以进行加锁操作。在对任何数据进行读操作之前要申请并获得S锁（共享锁，其它事务可以继续加共享锁，但不能加排它锁），在进行写操作之前要申请并获得X锁（排它锁，其它事务不能再获得任何锁）。加锁不成功，则事务进入等待状态，直到加锁成功才继续执行。
• 解锁阶段：当事务释放了一个封锁以后，事务进入解锁阶段，在该阶段只能进行解锁操作不能再进行加锁操作。

事务的异常等级

基本概念

OLTP vs OLAP

1、基本含义不同：OLTP，即联机事务处理（on-line transaction processing）是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，记录即时的增、删、改、查，比如在银行存取一笔款，就是一个事务交易。OLAP，即联机分析处理（On-Line Analytical Processing），是数据仓库的核心部心，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。典型的应用就是复杂的动态报表系统。
2、实时性要求不同：OLTP实时性要求高，OLTP 数据库旨在使事务应用程序仅写入所需的数据，以便尽快处理单个事务。OLAP的实时性要求不是很高，很多应用顶多是每天更新一下数据。
3、数据量不同：OLTP数据量不是很大，一般只读/写数十条记录，处理简单的事务。OLAP数据量大，因为OLAP支持的是动态查询，所以用户也许要通过将很多数据的统计后才能得到想要知道的信息，例如时间序列分析等等，所以处理的数据量很大。
4、用户和系统的面向性不同：OLTP是面向顾客的,用于事务和查询处理。OLAP是面向市场的,用于数据分析。
5、数据库设计不同：OLTP采用实体-联系ER模型和面向应用的数据库设计。OLAP采用星型或雪花模型和面向主题的数据库设计。