今天我们复习了面试中常考的Hbase相关的五个问题，你做到心中有数了么？其实做这个专栏我也有私心，就是希望借助每天写一篇面试题，督促自己学习，以免在吹水群甚至都没有谈资！对了，如果你的朋友也在准备面试，请将这个系列扔给他，打卡。给同学们以激励。大数据集群难装？想找大数据配套资料，网上难找？一个人学习技术，无人可问？助猿学堂帮到你，我们的宗旨是帮助天下的程序员学习成长！

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这里需要注意一个问题，形状自身坐标系是用(x，y)描述的，而全局坐标系为了逻辑上更直观，是用(row，col)描述的，所以在实际编程中并不是像上面那样转换的，而是：［［-1+12，0+8］,［0+12，0+8］,［0+12，-1+8］,［1+12，-1+8］］即先将x变为col，y变为row，再转换为全局坐标系。它当前在屏幕上全局坐标系位置为：［12,8］，则4个点转换为全局坐标系的坐标为：［［0

batch_size = 1024# 一次训练的样本数目learning_rate = 0.0001# 学习率iteration_num = 20# 迭代次数optimizer = torch.optim.Adam(network.parameters(), lr=learning_rate)# 优化器batch_size = 1024# 一次训练的样本数目learning_rate = 0.00

Apache Spark 是一个基于内存计算的大数据处理框架，提供了高性能和灵活性，支持多种数据处理模式。Spark 提供了丰富的 API，包括 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）和 GraphX（图计算库），使得用户可以方便地进行数据处理、数据分析和机器学习等任务。

通过借鉴国内外先进技术和经验，结合开封本地的实际情况和需求进行创新和发展，有望为开封乃至全国其他类似城市的二手房领域提供一个新的信息展示和分析平台，推动行业的健康发展和技术进步。这些系统通过爬取各大房地产网站和社交媒体的数据，整合并分析二手房的价格、户型、地理位置等信息，以图表、地图等可视化形式展示给用户，极大地提高了用户的决策效率和满意度。此外，该系统的实现还可以为政府部门提供房地产市场监管的决

在分布式系统中，事务管理是确保数据一致性和系统稳定性的关键技术。传统的集中式事务处理模型（如两阶段提交协议）在分布式环境中面临诸多挑战，包括性能瓶颈、单点故障和扩展性问题。为了解决这些问题，最终一致性模型被提出并广泛应用于分布式事务处理中。最终一致性（Eventual Consistency）是一种分布式系统的数据一致性模型，它不要求数据在每个时刻都保持一致，而是允许数据在短时间内不一致，但保证在

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