1.LiveData 面试题库、源码试题解答、源码试题源码分析
2.JAVA试题求助
3.大数据笔试真题集锦---第五章:Hive面试题
4.2009-2023最全高考数学真题（LaTeX模板试卷宏包源代码）

LiveData 面试题库、源码试题解答、源码试题源码分析

       LivaData 的源码试题面试题库与解答、源码分析

        作者：唐子玄

       1. LiveData 如何感知生命周期的源码试题数字竞猜源码新版变化？

       LiveData 在常规的观察者模式上附加了条件，若生命周期未达标，源码试题即使数据发生变化也不通知观察者。源码试题这通过 Lifecycle 实现，源码试题Lifecycle 是源码试题生命周期对应的类，提供了添加/移除生命周期观察者的源码试题方法，并定义了全部生命周期的源码试题状态及对应事件。要观察生命周期，源码试题需要实现 LifecycleEventObserver 接口，源码试题并注册给 Lifecycle。源码试题除了生命周期观察者外，还有数据观察者，数据观察者会与 LifecycleOwner 进行绑定。

       2. LiveData 是如何避免内存泄漏的？

       内存泄漏是因为长生命周期的对象持有了短生命周期对象。在观察 LiveData 数据的代码中，Observer 作为界面的匿名内部类，它会持有界面的引用，同时 Observer 被 LiveData 持有，坐等涨停指标源码LivData 被 ViewModel 持有，而 ViewModel 的生命周期比 Activity 长。最终的持有链导致内存泄漏。LiveData 帮助避免内存泄漏，在内部 Observer 会被包装成 LifecycleBoundObserver，这实现了生命周期感知能力，同时它还持有了数据观察者，具备了数据观察能力。

       3. LiveData 是粘性的吗？若是，它是怎么做到的？

       是的，LiveData 是粘性的。数据是持久的，意味着它不会因被消费而消失。当 LiveData 值更新时，会通知所有观察者。这一过程通过一个 Map 结构保存了所有观察者，并通过遍历 Map 并逐个调用 considerNotify() 方法实现。观察者会被包装在 LifecycleBoundObserver 中，它具备了生命周期感知能力，同时持有了数据观察者。当组件生命周期发生变化时，会尝试将最新值分发给该数据观察者。repo 管理android源码

       4. 粘性的 LiveData 会造成什么问题？怎么解决？

       粘性的 LiveData 可能导致数据重复消费或消费逻辑混乱。解决方案包括使用带消费记录的值、带有最新版本号的观察者、SingleLiveEvent 等。其中，使用 SingleLiveEvent 可以根据数据的分类（暂态数据或非暂态数据）来选择性地利用或避免粘性。

       5. 什么情况下 LiveData 会丢失数据？

       在高频数据更新的场景下使用 LiveData.postValue() 时，如果在这次调用和下次调用之间再次调用 postValue()，则会导致数据丢失，因为值先被缓存，再向主线程抛出分发值的任务。这与 LiveData 的设计和更新机制有关。

       6. 在 Fragment 中使用 LiveData 需注意些什么？

       在 Fragment 中使用 LiveData 时，应当使用 viewLifecycleOwner 而非 this。避免因生命周期不一致导致的额外订阅者问题。使用 SingleLiveEvent 可以解决数据重复消费问题。

       7. 如何变换 LiveData 数据及注意事项？

       androidx.lifecycle.Transformations 提供了变换 LiveData 数据的方法，如 map()。需要注意数据变换操作应避免阻塞主线程，可使用 CoroutineLiveData 来异步化数据变换。

JAVA试题求助

       1．Java是不区分大小写的语言。(错)

       2．Java的辅助源码使用教程源代码中定义几个类， 编译结果就生成几个以.class为后缀的字节码文件。(对)

       3．Java的字符类型采用的是ASCII编码。(错) ----unicode

       4．在进行类的继承时，子类可以拥有与父类相同名字的属性和方法。(错)-------私有的就不行

       5．类中不可以没有构造函数，在类的定义时必须定义类的构造函数。(错)------定义类的时候可以不定义构造函数, 自动继承Object的构造函数

       6．类的继承机制和接口的实现机制是完全相同的。(错)------继承不必要重新定义一些抽象方法,但是实现接口必须要实现接口里的所有方法

       7．在DOS界面中，当从键盘读入数据时，提取到的数据就是数据类型，不需要进行数据类型的转换。(错)--------提取到的数据都以字符串形式表示,根据需要转化成其他基本类型

       8．System类不能实例化，即不能创建System类的对象。(对)-------System的构造方法是私有的.

       9．Java源程序是由类定义组成的，每个程序可以定义若干个类，但只有一个类是主类。(对)

       ．一个类只能有一个父类，但一个接口可以有一个以上的父接口。(对)

       ．在Java中，‘a‘与”a”代表的含义是一样的，它们之间没有区别。(错)

       ．Java的支持在线支付源码源代码中无论定义多少个类， 编译结果就只生成一个以.class为后缀的字节码文件。(错)

       ．Java的字符类型采用的是Unicode编码，每个Unicode码占个比特。(对)

       ．多维数组中每一维的长度可以不相同。(对)

       ．在类中定义重载方法时，每个重载方法的参数个数或参数类型可以相同。(对) --------只要不是个数和类型完全相同.

       ．Java源程序是由类定义组成的，每个程序可以定义若干个类，但只有一个类是主类。(对)

       ．在进行类的继承时，子类不能拥有与父类相同名字的属性和方法。(错)

       ．System类不能实例化，即不能创建System类的对象。(对)

       ．一个类只能有一个父类，但一个接口可以有一个以上的父接口。(对)

       ．类中不可以没有构造函数，在类的定义时必须定义类的构造函数。(错)

大数据笔试真题集锦---第五章:Hive面试题

       我会不间断地更新维护，希望对正在寻找大数据工作的朋友们有所帮助。

       第五章目录

       第五章 Hive

       5.1 Hive 运行原理（源码级）

       1.1 reduce端join

       在reduce端，对两个表的数据分别标记tag，发送数据。根据分区分组规则获取相同key的数据，再根据tag进行join操作，完成实际连接。

       1.2 map端join

       将小表复制到每个map task的内存中，仅扫描大表，对大表中key在小表中存在时进行join操作。使用DistributedCache.addCacheFile设置小表，通过标准IO获取数据。

       1.3 semi join

       先将参与join的表1的key复制到表3中，复制多份到各map task，过滤不在新表3的表2数据，最后进行reduce。

       5.2 Hive 建表

5.3.1 传统方式建表

       定义数据类型，如：TINYINT, STRING, TIMESTAMP, DECIMAL。

       使用ARRAY, MAP, STRUCT结构。

5.3.2 CTAS查询建表

       创建表时指定表名、存储格式、数据来源查询语句。

       缺点：默认数据类型范围限制。

5.3.3 Like建表

       通过复制已有表的结构来创建新表。

5.4 存储格式和压缩格式

       选择ORC+bzip/gzip作为源存储，ORC+Snappy作为中间存储。

       分区表单文件不大采用gzip压缩，桶表使用bzip或lzo支持分片压缩。

       设置压缩参数，如"orc.compress"="gzip"。

5.5 内部表和外部表

       外部表使用external关键字和指定HDFS目录创建。

       内部表在创建时生成对应目录的文件夹，外部表以指定文件夹为数据源。

       内部表删除时删除整个文件夹，外部表仅删除元数据。

5.6 分区表和分桶表

       分区表按分区字段拆分存储，避免全表查询，提高效率。

       动态分区通过设置参数开启，根据字段值决定分区。

       分桶表依据分桶字段hash值分组拆分数据。

5.7 行转列和列转行

       行转列使用split、explode、laterview，列转行使用concat_ws、collect_list/set。

5.8 Hive时间函数

       from_unixtime、unix_timestamp、to_date、month、weekofyear、quarter、trunc、current_date、date_add、date_sub、datediff。

       时间戳支持转换和截断，标准格式为'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'。

       month函数基于标准格式截断，识别时截取前7位。

5.9 Hive 排名函数

       row_number、dense_rank、rank。

5. Hive 分析函数：Ntile

       效果：排序并分桶。

       ntile(3) over(partition by A order by B)效果，可用于取前%数据统计。

5. Hive 拉链表更新

       实现方式和优化策略。

5. Hive 排序

       order by、order by limit、sort by、sort by limit的原理和应用场景。

5. Hive 调优

       减少distinct、优化map任务数量、并行度优化、小文件问题解决、存储格式和压缩格式设置。

5. Hive和Hbase区别

       Hive和Hbase的区别，Hive面向分析、高延迟、结构化，Hbase面向编程、低延迟、非结构化。

5. 其他

       用过的开窗函数、表join转换原理、sort by和order by的区别、交易表查询示例、登录用户数量查询、动态分区与静态分区的区别。

-最全高考数学真题（LaTeX模板试卷宏包源代码）

       编写一个制作试卷模板的LaTeX宏包（GEEexam.sty）的步骤如下：

       宏包命名与文件创建

       定义宏包名并创建GEEexam.sty文件。

       引入必要宏包

       在GEEexam.sty中，使用\RequirePackage{ 宏包名}引入所需宏包。

       设置文档格式

       步骤包括设置页眉页脚、数学字体为新罗马体、大题标题、选择题选项格式和填空题横线。

       GEEexam.sty的完整代码

       包括以上设置的代码片段，总量不超过行。

       案例演示：年理科数学高考试题排版

       使用GEEexam.sty宏包成功排版年理科数学高考试题。

       提供历年真题

       包含年到年各省市文理科高考数学真题。

       实践分享

       年全国高考数学真题（全国卷）为例演示。

       总结与鼓励

       期望此教程能帮助读者，给予积极的反馈与支持。