云计算笔试题（云计算考试题）

华为供应商考试试题？

供应链管理工程师是指供应链管理专业能力II/III级的供应链从业人员，对专业能力的要求还是相当高的，尤其是华为，现在已经是电信网络、云计算等领域的全球领导者。自然，他的人员招聘要有足够的经验，说白了，华为企业本质上是通信和信息技术解决方案的供应商！供应链上的所有节点对供应商来说都是必须的，必须严格控制。例如，一个供应链操作员不仅要了解运作模式、管理策略和风险管理，还要管理供应项目团队成员的绩效评估。他还应该熟悉正向物流控制、订单驱动的采购和生产之间的联系等模块。深圳韦伯专注于供应链运作和物流管理的技能培训。华为的总部位于深圳。每年都有许多来自华为企业的从事采购和供应的专业人士以及中高层管理人员参加韦伯的“供应链管理和运营经理”课程，虽然时间很短，但可以帮助他们了解如何更好地管理和运营供应链。考试为笔试，分为单项选择和多项选择，基本涉及供应链管理的核心和基础内容。

腾讯笔经&面经：笔试-三面

腾讯被称为“产品经理的摇篮”，对于我们这种目标确定求职产品的同学来说简直是最高目标，至少对我而言是这样。感觉自己不论学历还是实习经历上都没什么竞争力，但是依旧抱着试试看的心态投了简历。之前的产品管培生笔试后就没有任何消息，应该是直接挂了，毕竟那是第一次正式做秋招笔试，做得一脸懵逼，生无可恋，觉得自己找不到工作。当天收到拒信，但是有次原地复活的机会，转投行业产品经理（进行到二面才发现自己投错岗，行业产品经理要求懂技术，可以算是技术平台型的产品经理，当初不投阿里就是因为它的产品全部是技术平台型的......非技术应该要投产品策划才对，不过庆幸三面时岗位被调到了产品策划，不过这都是后话了）。

产品笔试是常规的行测加产品分析，管培生的题已经记不清了，行业产品经理的行测题分为三类，没记错的话是资料分析15题，数字推理，文字分析还是叫啥的，反正大概是这些，题量蛮大的，特别是资料分析，需要靠些技巧才能做到又快正确率又高。吸收了管培笔试的教训，又通过做题进行了一些训练，行测做得还算可以。后面一道产品设计和一道产品分析，感觉时间不够用，特别在产品设计上花了太多时间，产品分析只剩不到分钟来做.....产品设计是要求针对大学新生.，从产品功能设计及运营的角度推广腾讯视频。这种题就是尽量多想一些，多扯一点，虽然听起来很随意，但是确实多写些总会踩到那么一两个点上，还有一些界面线框图要画一画拍照上传。说道这个不仅要吐槽一下笔试网站，手机上所有能扫码的app全部试过，最后只有支付宝扫描后能够上传图片，也是很醉。产品分析师分析对比QQ和微信的优缺点，这个算是比较常见的题了，页面在加载上传答案时，我还在狂敲键盘码字，做着最后的挣扎。提交完答案简直心如死灰，想着又没戏了。

第二次笔试后依旧没有任何消息，还看到有的同学已经开始面试了，觉得自己又挂在了笔试上，传说中笔试通过会收到的测评，也没有等到。这里帮腾讯辟个谣，没收到测评不代表笔试挂了，测评是针对部分笔试成绩好的同学发出的，听说还有测评挂了的，不如没收到......突然有一天收到腾讯面试通知，欣喜若狂，但随之而来的则是忧虑。

腾讯群面是我第二次参加群面，第一次是百度群面，给我留下了深深的阴影，感觉套路准备了一堆却用不上。秋招至今，好像也就参加了两次群面，百度腾讯，反正我是不想载参加群面了。腾讯群面运气较好，一组才6个人，面试官也很和善，就一个面试官坐在一旁看着。我们小组还算和谐，我也借此机会认识了几个武大华科的研究生大佬们，交了几个朋友。群面的题目是做一个xx英雄游戏，资金有限，7个部门都想要，只能给其中三个，怎么选，还需提供充分的理由。这是典型的资源分配题，有点接近项目管理的范畴，之前实习时做过项目管理，还算有些熟悉的。按常规流程，自我介绍、讨论、总结。自我介绍时我就用了点小心机，说我曾在实习团队中负责记录总结工作，于是后来我自然而然就成了reporter。根据讨论，别人在自我介绍时，要记录姓名，专业学校特长什么的，我也记了，周围的人看到我记，也跟着记，后来发现根本没什么卵用，最重要的信息就是姓名，但是每个人都有名牌，所以这个记录也显得没那么重要了。至于特长之类的，我觉得是leader需要考虑的，如果想并有能力做leader，可以记录一些。比如我们那组有个男生一开始就承担了leader的角色，也做得不错，他就注意到了我自我介绍时的那个小心思，所以推选我做reporter，正中我下怀。虽然有点虚，还是硬着头皮上，多了很多表现的机会。然后就是读题，画出一些重点，在纸上写一写思考的方向啊之类的东西。因为之前面百度是不允许在题纸上涂画的，虽然看到周围人都直接画了，我还是长了个心眼，问了下面试官，得到肯定答复才动笔，此举还强行在面试官面前刷了次脸。开始讨论，leader率先发言，但就是阐述了自己的观点，并没有先组织一下讨论的方式之类的，大家也是无序发言。到我有机会发言时，我就提出每个人先发言一次，保证每人有机会发表观点，之后自由讨论，得到了大家的赞同，其实这也是看面经学套路学来的嘿嘿。然后强调自己找到题目的重点，比如说是7选3，而不需排序，可能因为我这句话就节省了很多讨论时间。我们也因此很快确定了3个部门，就开始找支撑理由。后面我发言较少，适时提出一些比较新颖的看法，表示对他人观点的赞同，大部分时间在做记录，但是由于紧张，以及发言也比较散，所以记的不全，尝试模拟总结后，引导大家做了补充，最后再向面试官做最终结果总结，然后两个组员补充，面试官问了个问题：我们没有选美工，美工谁来做？我们理解题目的意思都是优先考虑三个部门，不意味着其他部门一点经费都没有，但是面试官理解的是只给3个部门经费，这可能是题目表述有歧义，反正我们组内达成了一致，应该不会因此扣分。至此，群面结束。结束后虽然内心忐忑，但是还是有种蜜汁自信，觉得我不过谁能过，果不其然，晚上就收到了二面的通知，我们临走前还建了微信群，我们组由于非常和谐，且讨论结果还算不错，通过率挺高的，6进3。

我面试时间是3个中最晚的，大家也都互帮互助，早上及前面面的人也给我透露了一些会问的问题，二面面试官和一面是同一个，是SNG事业部的，招的腾讯云的产品，所以会问云计算和腾讯云的内容，虽然提前知道问的东西，但是确实了解不多，也没有足够时间了解，所以也就大胆承认了自己不太了解，但作为计算机专业学生学习能力很强，有一定基础。面试官最后问我有没有信心做好腾讯云的产品，虽然内心叫着没有，还是面露微笑强装自信地回答有，于是让我回来等通知。面试时间最多十几分钟，据面试官说对我们还算了解，就是叫来见个面，可还是刷了不少人。

可能是因为专业比较对口，所以侥幸进了三面，但调了岗，是我想去的岗位——产品策划，原先是报错岗了，觉得自己最近简直是走了狗屎运。三面安排在晚上饭点，还延迟了，后来知道我是最后一个面的。我去面的时候走错楼层，遇到两个霸面产品的同学，还做了点好事，让他们跟着我到了产品总监门口。我面完他们就进去霸面了。三面是总监面，SNG的总监看起来年纪不大，非常精明的样子。问了简历上的项目经历和实习经历，还有还是云计算和腾讯云的问题。原本通知面试时间是二面后的第三天，但是第二天4点多临时通知我通知错了，是第二天6点，赶去面试，当天已经面了两场，所以按照原先的通知有一整天准备时间，现在只能硬着头皮上，腾讯云和云计算也没有进一步了解，妥妥地挂了。赶面试比较急，一股脑把所有作品都带上了给总监看，总监看完说还有很大改进空间，感觉自己给自己挖了个大坑。得到唯一比较高的评价就是对产品很有热情，无奈光有热情是不够的。三面还问了笔试题，我想可能是为了看看是不是自己做的笔试吧。然后也没问啥了，其他时间就是我用来填自己挖的坑，还是填不起来，觉得稳挂了。当晚没有收到任何消息，至今应聘进度仍挂在复试中，hr忙的状态都没有变。

腾讯应聘之路至此终结，但也没啥遗憾了，走得比一些同学要远一些，也学到了很多，认识了很多优秀的朋友。个人感觉面试真的运气成分很大，虽然要写意向事业群，但并不会按照那个分面试官，还是面试官自己看简历挑人，所以面试时要打听一下自己面试官是哪个部门的哟~码字码得手手酸，乱七八糟地说了一堆，希望对你们有那么一丢丢帮助。

医学职称考试原题是什么

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云计算运维工程师面试会出现什么问题，一般面试官会问什么？

会有一些笔试题目让你做，这些题目网上一般都有，你可以自己看看，Tanjurd可以告诉你，面试相对更容易些，主要是问一些你做过什么项目，在这个项目当当的角色以及做了什么，其他就随便聊就是了，楼主不用紧张。

最新云计算大数据试题

云计算与大数据概述

云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。

大数据(big data)，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。

从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：

1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。

2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。

3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗最低。

4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。

5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。

6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。

云计算与大数据的关系

简单来说：云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。虽然从这个解释来看也不是完全贴切，但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然，如果解释更形象一点的话，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化后在进行分配使用。

可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”，通观大数据领域的发展我们也可以看出，当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，一句话就是，传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。

大数据的总体架构包括三层：数据存储，数据处理和数据分析。数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。

而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三者相互配合，这让大数据产生最终价值。

不看现在云计算发展情况，未来的趋势是：云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话：“动一下鼠标就可以在妙极操作PB级别的数据”，确实让人兴奋不能止。