華院大數(shù)據(jù)培訓(xùn)是當(dāng)前市場上備受關(guān)注的熱門學(xué)習(xí)課程之一。在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)發(fā)展和決策的重要基礎(chǔ)。因此，掌握大數(shù)據(jù)技能將是未來職場中至關(guān)重要的競爭優(yōu)勢之一。
大數(shù)據(jù)不僅僅是一個(gè)行業(yè)名稱，更是一種技術(shù)和思維方式的集合。通過學(xué)習(xí)華院大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程，您將深入了解數(shù)據(jù)采集、處理、分析和應(yīng)用的全過程，掌握各種現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)處理工具和方法，為未來的職業(yè)發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
華院大數(shù)據(jù)培訓(xùn)著重培養(yǎng)學(xué)員的數(shù)據(jù)思維能力和解決問題的能力，讓學(xué)員不僅具備技術(shù)實(shí)力，而且能夠在實(shí)際工作中靈活應(yīng)用所學(xué)知識(shí)，解決復(fù)雜的實(shí)際問題。
通過華院大數(shù)據(jù)培訓(xùn)，學(xué)員將獲得以下收益：
華院大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的課程設(shè)置靈活多樣，適合不同學(xué)員的需求。無論您是初學(xué)者還是已經(jīng)有一定經(jīng)驗(yàn)的從業(yè)者，均可找到適合自己的課程內(nèi)容，提升自身的數(shù)據(jù)處理能力和競爭力。
在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為影響企業(yè)決策和發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。掌握大數(shù)據(jù)處理技能將讓您在激烈的職場競爭中脫穎而出，為自己的職業(yè)生涯打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
如果您希望在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域擁有更廣闊的發(fā)展空間，提升自己的職業(yè)競爭力，華院大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程將是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。通過系統(tǒng)化的學(xué)習(xí)和實(shí)踐，您將成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的專家和領(lǐng)軍人才，引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展的方向。
在當(dāng)今競爭激烈的大數(shù)據(jù)行業(yè)，華院大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程成為越來越多人提升技能和職業(yè)發(fā)展的首選。然而，在眾多培訓(xùn)課程中選擇適合自己的課程并非易事。本文將為您提供一些建議，幫助您選擇最適合您需求的華院大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程。
在選擇華院大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程之前，首先要明確自己的培訓(xùn)需求。是否是想要從零開始學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)知識(shí)，還是希望提升已有技能？確定了培訓(xùn)需求后，才能更有針對(duì)性地選擇適合的培訓(xùn)課程。
選擇合適的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)至關(guān)重要。要選擇口碑好、有資質(zhì)認(rèn)證的機(jī)構(gòu)，確保培訓(xùn)質(zhì)量和課程有效性。可以通過查看學(xué)員評(píng)價(jià)、機(jī)構(gòu)課程設(shè)置等方面來評(píng)估培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的實(shí)力。
華院大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程的設(shè)置與內(nèi)容是選擇課程時(shí)需要重點(diǎn)考察的因素。課程設(shè)置應(yīng)該符合您的學(xué)習(xí)需求，并且內(nèi)容要與大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的最新發(fā)展趨勢保持同步。
優(yōu)秀的師資力量是華院大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程的保證。師資力量強(qiáng)大的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)可以為學(xué)員提供更專業(yè)、更全面的教學(xué)服務(wù)，幫助學(xué)員更好地掌握知識(shí)和技能。
考慮到個(gè)人學(xué)習(xí)習(xí)慣和時(shí)間安排，選擇適合自己的培訓(xùn)實(shí)施形式也非常重要。有的培訓(xùn)課程是線上教學(xué)，有的是線下授課，還有的是混合式教學(xué)。要根據(jù)自己的實(shí)際情況選擇適合的實(shí)施形式。
選擇適合自己的華院大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程并不是一件容易的事情，需要考察多方面因素。希望以上提供的建議能夠幫助您更好地選擇符合自己需求的培訓(xùn)課程，為未來的職業(yè)發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
以下是一些數(shù)據(jù)倉庫面試題：
1. 什么是數(shù)據(jù)倉庫？
2. 數(shù)據(jù)倉庫的作用是什么？
3. 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別是什么？
4. 數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)是什么？
5. 如何進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫的建模？
6. 如何進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫的 ETL 流程？
7. 如何進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫的性能優(yōu)化？
8. 如何進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫的備份和恢復(fù)？
9. 如何進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫的安全管理？
10. 如何進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫的監(jiān)控和優(yōu)化？
以上是一些常見的數(shù)據(jù)倉庫面試題，你可以根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)進(jìn)行回答。
華院數(shù)據(jù)技術(shù)(上海)有限公司是2002-04-23在上海市寶山區(qū)注冊(cè)成立的有限責(zé)任公司(自然人投資或控股)，注冊(cè)地址位于上海市靜安區(qū)萬榮路1256、1258號(hào)9樓。華院數(shù)據(jù)技術(shù)(上海)有限公司的統(tǒng)一社會(huì)信用代碼/注冊(cè)號(hào)是91310113738148052R，企業(yè)法人宣曉華，目前企業(yè)處于開業(yè)狀態(tài)。華院數(shù)據(jù)技術(shù)(上海)有限公司的經(jīng)營范圍是：數(shù)據(jù)模型軟件、計(jì)算機(jī)軟件和硬件、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)及相關(guān)產(chǎn)品的研究、開發(fā)、銷售（除計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)安全專用產(chǎn)品），及以上技術(shù)咨詢、技術(shù)服務(wù)、技術(shù)轉(zhuǎn)讓；企業(yè)管理咨詢；商務(wù)咨詢（除經(jīng)紀(jì)）；市場營銷策劃；會(huì)務(wù)服務(wù)；設(shè)計(jì)、制作、發(fā)布、代理各類廣告。【依法須經(jīng)批準(zhǔn)的項(xiàng)目，經(jīng)相關(guān)部門批準(zhǔn)后方可開展經(jīng)營活動(dòng)】。
在上海市，相近經(jīng)營范圍的公司總注冊(cè)資本為7693721萬元，主要資本集中在 5000萬以上 和 1000-5000萬 規(guī)模的企業(yè)中，共3005家。本省范圍內(nèi)，當(dāng)前企業(yè)的注冊(cè)資本屬于良好。華院數(shù)據(jù)技術(shù)(上海)有限公司對(duì)外投資19家公司，具有0處分支機(jī)構(gòu)。
華圖在線沒有面試題。
花都在線，APP是一個(gè)比較成熟的學(xué)習(xí)教育平臺(tái)，主要有模考，還有歷年真題的試卷以及模擬題，沒有面試的相關(guān)題型，華圖在線的APP主要針對(duì)的是華圖筆試行測和申論的相關(guān)題型，對(duì)面是沒有涉獵。可以買結(jié)構(gòu)化面試的書籍去復(fù)習(xí)。
以下是一些大數(shù)據(jù)運(yùn)維面試題及其答案：
1. 問題：Hadoop 分布式文件系統(tǒng)（HDFS）的特點(diǎn)是什么？
答案：HDFS 具有以下特點(diǎn)：
- 分布式：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在多臺(tái)服務(wù)器上，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)和處理。
- 高度可靠性：采用冗余數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)完整性檢查，確保數(shù)據(jù)的可靠存儲(chǔ)。
- 數(shù)據(jù)一致性：通過客戶端緩存和數(shù)據(jù)完整性檢查，確保數(shù)據(jù)的一致性。
- 容量大：可擴(kuò)展到 PB 級(jí)別的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。
- 快速讀寫：采用流式讀寫方式，支持快速讀取和寫入數(shù)據(jù)。
- 自動(dòng)壓縮：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)壓縮，降低存儲(chǔ)空間需求。
2. 問題：MapReduce 編程模型有哪些優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)？
答案：
優(yōu)點(diǎn)：
- 分布式處理：MapReduce 可以在多臺(tái)服務(wù)器上并行處理大量數(shù)據(jù)，提高計(jì)算效率。
- 易于擴(kuò)展：MapReduce 具有良好的可擴(kuò)展性，可以隨著數(shù)據(jù)量和計(jì)算資源的增加而擴(kuò)展。
- 容錯(cuò)性：MapReduce 具有良好的容錯(cuò)性，遇到故障時(shí)可以重新分配任務(wù)并重新執(zhí)行。
缺點(diǎn)：
- 編程模型簡單，但學(xué)習(xí)成本較高。
- 適用于批量計(jì)算，對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的場景不適用。
- 資源消耗較大：MapReduce 運(yùn)行時(shí)需要大量的內(nèi)存和計(jì)算資源。
3. 問題：如何解決 Hive 查詢中的數(shù)據(jù)傾斜問題？
答案：
傾斜原因：
- key 分布不均勻：導(dǎo)致數(shù)據(jù)在 reduce 節(jié)點(diǎn)上的分布不均。
- 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)：某些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可能存在傾斜的特性。
- 建表時(shí)考慮不周：表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)不合理，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜。
- 某些 SQL 語句本身就有數(shù)據(jù)傾斜：如篩選條件包含某些特定值，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜。
解決方法：
- 均衡數(shù)據(jù)分布：在建表時(shí)，可以采用分桶表、分區(qū)表等設(shè)計(jì)，使數(shù)據(jù)在各個(gè) reduce 節(jié)點(diǎn)上分布更均勻。
- 使用隨機(jī)前綴：對(duì)于 key 為空產(chǎn)生的數(shù)據(jù)傾斜，可以給空值賦予隨機(jī)前綴，使數(shù)據(jù)在 reduce 節(jié)點(diǎn)上的分布更加均勻。
- 調(diào)整查詢策略：優(yōu)化 SQL 語句，避免使用可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜的篩選條件。
- 使用聚合函數(shù)：在 Hive 查詢中，可以使用聚合函數(shù)（如 GROUP BY）來減少數(shù)據(jù)傾斜的影響。
4. 問題：Kafka 的核心組件有哪些？
答案：
- 生產(chǎn)者（Producer）：負(fù)責(zé)將消息發(fā)送到 Kafka。
- 消費(fèi)者（Consumer）：負(fù)責(zé)從 Kafka 消費(fèi)消息。
- broker：Kafka 集群中的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和轉(zhuǎn)發(fā)消息。
- 主題（Topic）：消息的分類，生產(chǎn)者和消費(fèi)者通過指定主題進(jìn)行消息的發(fā)送和接收。
- 分區(qū)（Partition）：主題下的一個(gè)子集，用于實(shí)現(xiàn)消息的分布式存儲(chǔ)和處理。
5. 問題：如何部署一個(gè)多節(jié)點(diǎn) Kafka 集群？
答案：
1. 部署 Zookeeper：首先在一臺(tái)服務(wù)器上部署 Zookeeper，用于集群的協(xié)調(diào)和管理。
2. 部署 Kafka：在多臺(tái)服務(wù)器上部署 Kafka，配置相同的 Zookeeper 地址。
3. 配置 Kafka：在每個(gè) Kafka 實(shí)例的配置文件中，設(shè)置參數(shù)如 bootstrap.servers、key.serializer、value.serializer 等，使其指向?qū)?yīng)的 Zookeeper 地址和其他 Kafka 實(shí)例。
4. 啟動(dòng) Kafka：在各個(gè) Kafka 實(shí)例上啟動(dòng) Kafka 服務(wù)。
5. 驗(yàn)證集群：通過生產(chǎn)者和消費(fèi)者進(jìn)行消息的發(fā)送和接收，驗(yàn)證 Kafka 集群是否正常工作。
這些問題涵蓋了大數(shù)據(jù)運(yùn)維的基本知識(shí)和技能，面試時(shí)可以作為參考。在實(shí)際面試中，根據(jù)求職公司和崗位的需求，還需要準(zhǔn)備其他相關(guān)問題。祝您面試順利！
在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)成為眾多企業(yè)和行業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)之一。隨著大數(shù)據(jù)的不斷涌現(xiàn)和壯大，大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫作為支撐其存儲(chǔ)與管理的基礎(chǔ)設(shè)施也承擔(dān)著越來越重要的角色。在面對(duì)日益復(fù)雜的大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫環(huán)境時(shí)，了解并掌握相關(guān)面試題是每一位從業(yè)人員必備的技能。本文將從多個(gè)角度深入探討大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫面試題，為讀者提供全面的知識(shí)儲(chǔ)備和應(yīng)對(duì)策略。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫面試題是指在求職面試中常見的與大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域相關(guān)的問題，涵蓋范圍廣泛、內(nèi)容豐富。掌握大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫面試題，不僅可以檢驗(yàn)個(gè)人對(duì)于行業(yè)知識(shí)的掌握程度，更能體現(xiàn)出應(yīng)聘者的邏輯思維能力、解決問題的能力以及在實(shí)際工作中的應(yīng)變能力。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫面試題的類型多樣，主要包括基礎(chǔ)知識(shí)題、案例分析題、場景模擬題等。基礎(chǔ)知識(shí)題主要考察應(yīng)聘者對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)與數(shù)據(jù)庫管理的基本概念和原理的掌握情況；案例分析題則側(cè)重考察應(yīng)聘者分析和解決實(shí)際問題的能力；場景模擬題則通過模擬真實(shí)工作場景來考察應(yīng)聘者在壓力下的應(yīng)對(duì)能力。
以下是幾個(gè)常見的大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫面試題示例：
面對(duì)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫面試題，應(yīng)聘者可以從以下幾個(gè)方面提高應(yīng)對(duì)能力：
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫面試題作為大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的重要組成部分，對(duì)于求職者來說具有重要意義。通過了解面試題的類型、內(nèi)容以及應(yīng)對(duì)策略，應(yīng)聘者可以更好地準(zhǔn)備和應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫面試，展現(xiàn)出自己的專業(yè)素養(yǎng)和能力水平。希望本文能夠?yàn)樽x者提供有益的參考，幫助他們?cè)诿嬖囍腥〉贸晒Α?/p>
無論什么數(shù)據(jù)庫，大的方面都是這三種吧：
1，數(shù)據(jù)庫配置優(yōu)化
2，數(shù)據(jù)庫建表時(shí)字段設(shè)置優(yōu)化以及字段屬性的設(shè)置要最合適。
3，sql查詢語句優(yōu)化。
在準(zhǔn)備面試時(shí)，了解一些常見的Java大數(shù)據(jù)面試題及其答案是至關(guān)重要的。這些問題涉及到Java編程語言在大數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用以及相關(guān)的技術(shù)知識(shí)。通過深入理解這些問題，可以幫助您在面試中展現(xiàn)出深厚的技術(shù)功底和經(jīng)驗(yàn)。
MapReduce 是一種用于并行處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的編程模型。在MapReduce編程模型中，數(shù)據(jù)首先通過Map函數(shù)進(jìn)行處理，然后經(jīng)過Shuffle和Sort階段進(jìn)行數(shù)據(jù)重排，最后通過Reduce函數(shù)進(jìn)行匯總處理。Hadoop是一個(gè)典型的使用MapReduce模型的大數(shù)據(jù)處理框架。
HDFS 是Hadoop分布式文件系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)。HDFS采用分布式存儲(chǔ)的方式，將數(shù)據(jù)分散在多臺(tái)計(jì)算機(jī)上，提高了數(shù)據(jù)的容錯(cuò)性和可靠性。HDFS是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的核心組件之一。
Partitioner 是在MapReduce作業(yè)中用來確定Reduce任務(wù)如何獲取Map任務(wù)輸出數(shù)據(jù)的機(jī)制。Partitioner根據(jù)Map任務(wù)的輸出鍵來決定將數(shù)據(jù)發(fā)送到哪個(gè)Reduce任務(wù)進(jìn)行處理。通過合理設(shè)計(jì)Partitioner，可以實(shí)現(xiàn)更好的負(fù)載均衡和性能優(yōu)化。
Hive 是基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉庫工具，提供了類似SQL的查詢語言HiveQL，用于在大數(shù)據(jù)集上進(jìn)行交互式查詢和分析。Hive將查詢轉(zhuǎn)換為MapReduce作業(yè)來執(zhí)行，使得用戶可以使用熟悉的SQL語法來操作大數(shù)據(jù)。
Zookeeper 是一個(gè)用于分布式應(yīng)用協(xié)調(diào)的開源軟件。Zookeeper提供了一個(gè)高可用、高性能的協(xié)調(diào)服務(wù)，用于管理和維護(hù)分布式系統(tǒng)中的各種元數(shù)據(jù)信息。在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，Zookeeper常用于協(xié)調(diào)Hadoop集群和其他分布式系統(tǒng)的操作。
Spark 是一種基于內(nèi)存計(jì)算的大數(shù)據(jù)處理框架，比傳統(tǒng)的基于磁盤的計(jì)算框架速度更快。Spark提供了豐富的API和功能，支持在內(nèi)存中進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算和分析操作，廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。
RDD 全稱為Resilient Distributed Dataset，是Spark中的核心數(shù)據(jù)抽象概念。RDD是一個(gè)可容錯(cuò)、可并行操作的數(shù)據(jù)集合，可以在Spark集群中被分布式處理。通過RDD，用戶可以高效地進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)的計(jì)算和處理。
Flume 是Apache組織開發(fā)的日志收集系統(tǒng)，用于高效地收集、聚合和傳輸大規(guī)模日志數(shù)據(jù)。Flume支持可靠的數(shù)據(jù)傳輸，可以將日志數(shù)據(jù)從多個(gè)源頭收集到Hadoop等存儲(chǔ)系統(tǒng)中進(jìn)行進(jìn)一步處理。
Kafka 是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，廣泛用于構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理應(yīng)用。Kafka提供了可擴(kuò)展的消息處理能力，支持多個(gè)生產(chǎn)者和消費(fèi)者，并能夠持久化存儲(chǔ)消息數(shù)據(jù)。
Sqoop 是一個(gè)用于在Hadoop和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫之間進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)墓ぞ摺qoop能夠?qū)⒔Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入到Hadoop中進(jìn)行分析處理，也可以將處理結(jié)果導(dǎo)出回關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。
以上是關(guān)于Java大數(shù)據(jù)面試題的一些常見問題及其解釋。希望能夠通過這些問題的學(xué)習(xí)和理解，為您在面試中展現(xiàn)出優(yōu)秀的技術(shù)能力和專業(yè)知識(shí)。祝您在面試中取得成功！
Java作為一種廣泛應(yīng)用的編程語言，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域也扮演著重要的角色。面試中經(jīng)常會(huì)涉及到與Java和大數(shù)據(jù)相關(guān)的問題，讓我們來一起看看一些常見的Java大數(shù)據(jù)面試題。
1. Java中的四種訪問修飾符分別是什么？
答：Java中有public、private、protected以及default這四種訪問修飾符。它們分別用來控制成員變量、方法以及類的訪問權(quán)限。
2. Java中的重載和重寫有何區(qū)別？
答：方法的重載是指在同一個(gè)類中，方法名相同但參數(shù)列表不同的多個(gè)方法，而方法的重寫是子類覆蓋父類中的方法，方法名和參數(shù)列表都相同。
1. 什么是大數(shù)據(jù)？
答：大數(shù)據(jù)指的是海量、高增長性和多樣化的信息資產(chǎn)。它們主要有“四V”特征：Volume（大量數(shù)據(jù)）、Variety（多樣化數(shù)據(jù)）、Velocity（高速數(shù)據(jù)生成與處理）、Veracity（數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與真實(shí)性）。
2. Hadoop和Spark有何區(qū)別？
答：Hadoop是一個(gè)分布式存儲(chǔ)和計(jì)算框架，適合批處理任務(wù)；Spark是一個(gè)快速、通用的集群計(jì)算系統(tǒng)，適合迭代計(jì)算和實(shí)時(shí)處理。
1. 如何在Java中連接Hadoop？
答：可以使用Hadoop提供的Java API來連接Hadoop。通過配置Hadoop集群的信息，可以在Java程序中實(shí)現(xiàn)對(duì)Hadoop集群的訪問和操作。
2. Java中如何讀取大數(shù)據(jù)文件？
答：可以使用Java中的FileInputStream或BufferedReader等類來讀取大數(shù)據(jù)文件。在處理大數(shù)據(jù)文件時(shí)需要注意內(nèi)存占用和性能優(yōu)化。
在面試中，Java與大數(shù)據(jù)相關(guān)的問題可以考察面試者的基礎(chǔ)知識(shí)和實(shí)際應(yīng)用能力。熟練掌握J(rèn)ava語言以及大數(shù)據(jù)處理框架是非常重要的。希望以上內(nèi)容對(duì)您準(zhǔn)備Java大數(shù)據(jù)面試有所幫助。
