海底数据中心对贵州数据中心影响？-招聘街

一、海底数据中心对贵州数据中心影响？

海底数据中心和贵州数据中心是两个不同的数据中心，它们之间的影响可能不是非常直接。但是，它们都涉及到数据存储和处理，因此有一些间接的联系。海底数据中心具有一些优势，例如高安全性、高可靠性和低延迟等。由于贵州位于中国内陆，与海底数据中心相比，它的优势可能不那么明显。然而，贵州数据中心也有自己的优势，例如土地成本低、能源充足、网络覆盖范围广等。这些优势使得贵州适合建设大规模的数据中心，为中国的数字化转型提供支持。因此，海底数据中心和贵州数据中心之间的影响可能不是直接的，但它们都为中国的数字化转型做出了贡献。

二、国家数据中心与省数据中心怎样连接？

国家数据中心与省数据中心通过ⅤPN专网联接。

三、什么是数据中心？为什么需要数据中心互联DCI？数据中心互联需要哪些关键技术？

数据中心互联（DCI）是一种实现多个数据中心之间互联互通的网络解决方案。数据中心是数字化转型的重要基础设施，随着云计算、大数据、人工智能的兴起，企业数据中心的应用日益广泛。为满足跨地域运营、用户接入、异地灾备等场景的需求，越来越多的组织和企业在不同地域部署多个数据中心，此时就需要将多个数据中心互联起来。

什么是数据中心？

随着产业数字化转型的持续发展，数据成为关键生产要素，而数据中心肩负着数据的计算、存储和转发的重任，是新基建中最关键的数字基础设施。现代数据中心主要包括以下核心部件：

计算系统，包括用于部署业务的通用计算模块和提供超强算力的高性能计算模块等。
存储系统，包括海量存储模块、数据管理引擎、存储专用网络等。
能源系统，包括供电模块、温控模块、IT管理模块等。
数据中心网络，负责联接数据中心内部通用计算、高性能计算和存储模块，它们之间的所有数据交互都要通过数据中心网络实现。

数据中心的构成示意图

其中，直接承接用户业务的是通用计算模块，它依赖的物理基本单元是大量的服务器。如果说服务器是数据中心运转的机体，那么数据中心网络就是数据中心的灵魂。

为什么需要数据中心互联？

目前，各类组织和企业的数据中心建设已经很普遍，但是单一的数据中心已经很难适应新时代的业务需求，迫切需要多数据中心互联。主要体现在以下几个方面。

业务规模快速增长

当前，云计算、智能化等新兴业务正在快速发展，相关的应用数量也在迅速增加，而这些应用都强依赖于数据中心。因此，数据中心所承接的业务规模在迅猛增长，单个数据中心的资源很快就会不足。受限于数据中心建设的占地和能源供应等因素，单个数据中心不可能无限扩容，当业务规模增长到一定程度时，就需要在同城或异地建设多个数据中心。此时，多个数据中心之间需要互联起来，协同配合完成业务的支撑。

此外，在经济数字化转型的大背景下，为了实现共同的商业成功，同一行业内以及不同行业的企业之间需要经常进行数据层面的共享、合作，这也要求不同企业的数据中心之间进行互联互通。

跨地域用户接入日益普遍

近年来，数据中心的业务已经从以Web服务为中心转变为以云服务、数据服务为中心，相关组织和企业的用户范围早已不受地域的限制。特别是在移动互联网非常普及的情况下，用户期望可以随时随地享受到高质量的服务。为了满足上述诉求，并进一步提升用户体验，具备条件的企业通常在不同的地域建设多个数据中心，从而方便跨地域用户的就近接入。这就要求业务部署可以跨数据中心，需要支持多数据中心互联。

跨地域用户接入

异地备份和容灾的刚性需求

如今，人们的日常工作越来越依赖于各种应用系统，这些应用系统的连续性依赖于数据中心系统的稳定运行。同时，数据安全、业务的可靠性和连续性也越来越被重视，备份和容灾已经成为了刚性需求。现实环境是一个充满不确定性和各类风险的环境，数据中心时刻面临着各种自然灾害、人为攻击、偶然事故等潜在的威胁，通过在异地部署多数据中心来提高业务连续性、健壮性以及数据的高可靠性和可用性，已逐步成为业界普遍认可的有效解决方案。要在不同数据中心之间部署备份和容灾方案，首先需完成数据中心的互联。

异地备份和容灾

数据中心虚拟化和资源池化的趋势

伴随着云计算商业模式的逐步成熟，各类应用和传统IT服务都在“上云”，云业务正在成为新的价值中心。因此，传统数据中心向云化数据中心的转变已经成为主流趋势。虚拟化和资源池化是云化数据中心的关键特征，其核心思想就是将数据中心的最小功能单元由物理主机转变为VM（Virtual Machine，虚拟机）。这些VM与物理位置无关，资源占用可弹性伸缩，而且支持跨服务器、跨数据中心自由迁移，从而实现数据中心内部以及跨数据中心的资源整合，形成统一的资源池，大幅度提升资源利用的灵活性和效率。而数据中心之间的互联是实现VM跨数据中心迁移的前提，因此，数据中心互联也是实现数据中心虚拟化和资源池化的重要环节。

虚拟化和资源池化

数据中心互联有哪些可选方案？

为了更好的满足云化数据中心的需求，许多数据中心网络解决方案应运而生，例如华为数据中心交换机（CloudEngine系列）、华为数据中心控制器（iMaster NCE-Fabric）、智能网络分析平台（iMaster NCE-FabricInsight），提供了以下两种推荐的数据中心互联方案。

端到端VXLAN方案

基于端到端VXLAN隧道的数据中心互联是指：多个数据中心的计算、网络都是统一的资源池，统一由一套云平台和一套iMaster NCE-Fabric集中管理，多个数据中心是统一的端到端VXLAN域，用户的VPC（Virtual Private Cloud，虚拟私有云）和子网可跨数据中心部署，可直接实现业务互通，其部署架构如下图所示。

端到端VXLAN方案架构示意图

该方案中，多数据中心之间需建立端到端的VXLAN隧道。如下图所示，首先要求数据中心之间Underlay路由互通；其次，在Overlay网络层面，两个数据中心的Leaf设备之间要部署EVPN。这样两端的Leaf设备通过EVPN协议发现彼此，并通过EVPN路由互相传递VXLAN封装信息，从而触发建立端到端的VXLAN隧道。

端到端VXLAN隧道示意图

该方案主要用于匹配Muti-PoD场景。PoD（Point of Delivery）是指一组相对独立的物理资源，Multi-PoD是指用一套iMaster NCE-Fabric管理多个PoD，多个PoD组成一个端到端的VXLAN域。这种场景适用于同城近距的、规模不大的多个数据中心的互联。

Segment VXLAN方案

基于Segment VXLAN隧道的数据中心互联是指：在多数据中心场景下，每个数据中心的计算、网络都是独立的资源池，分别由各自的云平台和iMaster NCE-Fabric独立管理，每个数据中心是一个独立的VXLAN域，数据中心之间需要再建立一个DCI VXLAN域才能实现互通。而且，用户的VPC和子网都在各自的数据中心内部署，因此，不同数据中心之间的业务互通还需更上层的云管理平台统一编排，其部署架构如下图所示。

Segment VXLAN方案架构示意图

该方案中，数据中心内部、数据中心之间都要分别建立VXLAN隧道。如下图所示，首先要求数据中心之间Underlay路由互通；其次，在Overlay网络层面，数据中心内部的Leaf设备与DCI网关之间，以及不同数据中心的DCI网关之间都要部署EVPN。这样相关设备通过EVPN协议发现彼此，并通过EVPN路由互相传递VXLAN封装信息，从而触发建立Segment VXLAN隧道。

Segment VXLAN隧道示意图

该方案主要用于匹配Multi-Site场景，该场景适用于位于不同地域的多个数据中心的互联，或者物理距离太远而无法被同一套iMaster NCE-Fabric管理的多个数据中心的互联。

数据中心互联需要哪些关键技术？

VXLAN在本质上属于一种隧道技术，能够在任意路由可达的网络上叠加二层虚拟网络，通过VXLAN网关实现VXLAN网络内部的互通，同时，也可以实现与传统的非VXLAN网络的互通。VXLAN采用MAC in UDP封装技术来延伸二层网络，将以太报文封装在IP报文之上，通过IP路由在网络中传输，中间设备无需关注VM的MAC地址；而且IP路由网络无网络结构限制，具备大规模扩展能力，使VM迁移不受网络架构限制。

EVPN是下一代全业务承载的VPN解决方案。EVPN统一了各种VPN业务的控制面，利用BGP扩展协议来传递二层或三层的可达性信息，实现了转发面和控制面的分离。随着数据中心网络的深入发展，EVPN和VXLAN已逐步融合起来。VXLAN引入EVPN协议作为控制面，从而弥补了VXLAN起初无控制面的不足；EVPN使用VXLAN作为公网隧道，从而使EVPN在数据中心互联等场景中得到了更加广泛的应用。

原作者：华为

原出处：数据中心互联是什么？数据中心互联有哪些方案？

数据中心互联DCI行业分析报告

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四、mahout面试题？

之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。

训练数据：

Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis

D1 Sunny Hot High Weak No

D2 Sunny Hot High Strong No

D3 Overcast Hot High Weak Yes

D4 Rain Mild High Weak Yes

D5 Rain Cool Normal Weak Yes

D6 Rain Cool Normal Strong No

D7 Overcast Cool Normal Strong Yes

D8 Sunny Mild High Weak No

D9 Sunny Cool Normal Weak Yes

D10 Rain Mild Normal Weak Yes

D11 Sunny Mild Normal Strong Yes

D12 Overcast Mild High Strong Yes

D13 Overcast Hot Normal Weak Yes

D14 Rain Mild High Strong No

检测数据：

sunny，hot，high，weak

结果：

Yes=》 0.007039

No=》 0.027418

于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。

基本思想：

1. 构造分类数据。

2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。

3。将要检测数据转换成vector数据。

4. 分类器对vector数据进行分类。

接下来贴下我的代码实现=》

1. 构造分类数据：

在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。

数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak

2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。

3。将要检测数据转换成vector数据。

4. 分类器对vector数据进行分类。

这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》

package myTesting.bayes;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;

import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;

import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;

public class PlayTennis1 {

private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";

* 测试代码

public static void main(String[] args) {

//将训练数据转换成 vector数据

makeTrainVector();

//产生训练模型

makeModel(false);

//测试检测数据

BayesCheckData.printResult();

}

public static void makeCheckVector(){

//将测试数据转换成序列化文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};

ToolRunner.run(sffd, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("文件序列化失败！");

System.exit(1);

}

//将序列化文件转换成向量文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};

ToolRunner.run(svfsf, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");

System.out.println(2);

}

public static void makeTrainVector(){

//将测试数据转换成序列化文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};

ToolRunner.run(sffd, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("文件序列化失败！");

System.exit(1);

}

//将序列化文件转换成向量文件

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";

String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(output);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();

String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};

ToolRunner.run(svfsf, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");

System.out.println(2);

}

public static void makeModel(boolean completelyNB){

try {

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";

String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";

String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";

Path in = new Path(input);

Path out = new Path(model);

Path label = new Path(labelindex);

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);

if(fs.exists(in)){

if(fs.exists(out)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(out, true);

}

if(fs.exists(label)){

//boolean参数是，是否递归删除的意思

fs.delete(label, true);

}

TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();

String[] params =null;

if(completelyNB){

params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};

}else{

params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};

}

ToolRunner.run(tnbj, params);

}

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("生成训练模型失败！");

System.exit(3);

}

package myTesting.bayes;

import java.io.IOException;

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

import org.apache.commons.lang.StringUtils;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;

import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;

import org.apache.mahout.common.Pair;

import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;

import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;

import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;

import org.apache.mahout.math.Vector;

import org.apache.mahout.math.Vector.Element;

import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;

import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;

import com.google.common.collect.Multiset;

public class BayesCheckData {

private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;

private static Map<String, Integer> dictionary;

private static Map<Integer, Long> documentFrequency;

private static Map<Integer, String> labelIndex;

public void init(Configuration conf){

try {

String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";

String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";

String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";

String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";

dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));

documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));

labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));

NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);

classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);

} catch (IOException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

System.out.println("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");

System.exit(4);

}

/**

* 加载字典文件，Key: TermValue； Value：TermID

* @param conf

* @param dictionnaryDir

* @return

private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {

Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();

PathFilter filter = new PathFilter() {

@Override

public boolean accept(Path path) {

String name = path.getName();

return name.startsWith("dictionary.file");

}

};

for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {

dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());

}

return dictionnary;

}

/**

* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，Key: TermID； Value：DocFreq

* @param conf

* @param dictionnaryDir

* @return

private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {

Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();

PathFilter filter = new PathFilter() {

@Override

public boolean accept(Path path) {

return path.getName().startsWith("part-r");

}

};

for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {

documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());

}

return documentFrequency;

}

public static String getCheckResult(){

Configuration conf = new Configuration();

conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));

String classify = "NaN";

BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();

cdv.init(conf);

System.out.println("init done...............");

Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);

TFIDF tfidf = new TFIDF();

//sunny，hot，high，weak

Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();

words.add("sunny",1);

words.add("hot",1);

words.add("high",1);

words.add("weak",1);

int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1时表示总文档数

for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {

String word = entry.getElement();

int count = entry.getCount();

Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，

if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){

continue;

}

if (documentFrequency.get(wordId) == null){

continue;

}

Long freq = documentFrequency.get(wordId);

double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);

vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);

}

// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类label

Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);

double bestScore = -Double.MAX_VALUE;

int bestCategoryId = -1;

for(Element element: resultVector.all()) {

int categoryId = element.index();

double score = element.get();

System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);

if (score > bestScore) {

bestScore = score;

bestCategoryId = categoryId;

}

classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";

return classify;

}

public static void printResult(){

System.out.println("检测所属类别是："+getCheckResult());

}

五、webgis面试题？

1. 请介绍一下WebGIS的概念和作用，以及在实际应用中的优势和挑战。

WebGIS是一种基于Web技术的地理信息系统，通过将地理数据和功能以可视化的方式呈现在Web浏览器中，实现地理空间数据的共享和分析。它可以用于地图浏览、空间查询、地理分析等多种应用场景。WebGIS的优势包括易于访问、跨平台、实时更新、可定制性强等，但也面临着数据安全性、性能优化、用户体验等挑战。

2. 请谈谈您在WebGIS开发方面的经验和技能。

我在WebGIS开发方面有丰富的经验和技能。我熟悉常用的WebGIS开发框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能够使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术进行地图展示和交互设计，并能够使用后端技术如Python、Java等进行地理数据处理和分析。我还具备数据库管理和地理空间数据建模的能力，能够设计和优化WebGIS系统的架构。

3. 请描述一下您在以往项目中使用WebGIS解决的具体问题和取得的成果。

在以往的项目中，我使用WebGIS解决了许多具体问题并取得了显著的成果。例如，在一次城市规划项目中，我开发了一个基于WebGIS的交通流量分析系统，帮助规划师们评估不同交通方案的效果。另外，在一次环境监测项目中，我使用WebGIS技术实现了实时的空气质量监测和预警系统，提供了准确的空气质量数据和可视化的分析结果，帮助政府和公众做出相应的决策。

4. 请谈谈您对WebGIS未来发展的看法和期望。

我认为WebGIS在未来会继续发展壮大。随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断进步，WebGIS将能够处理更大规模的地理数据、提供更丰富的地理分析功能，并与其他领域的技术进行深度融合。我期望未来的WebGIS能够更加智能化、个性化，为用户提供更好的地理信息服务，助力各行各业的决策和发展。

六、freertos面试题？

这块您需要了解下stm32等单片机的基本编程和简单的硬件设计，最好能够了解模电和数电相关的知识更好，还有能够会做操作系统，简单的有ucos，freeRTOS等等。最好能够使用PCB画图软件以及keil4等软件。希望对您能够有用。

七、数据中心有什么作用？数据中心有什么作用？

数据中心以计算机及网络技术为基础，用于数据存储、处理分析和产品服务。建设时应考虑：安全性、可靠性、保密性和可恢复性。数据中心主要由基准站网管理系统，数据处理分析系统和产品服务系统组成。其产品可以分为位置服务、时间服务、气象服务、源数据服务等类型。

八、paas面试题？

1.负责区域大客户/行业客户管理系统销售拓展工作，并完成销售流程；

2.维护关键客户关系，与客户决策者保持良好的沟通；

3.管理并带领团队完成完成年度销售任务。

九、面试题类型？

你好，面试题类型有很多，以下是一些常见的类型：

1. 技术面试题：考察候选人技术能力和经验。

2. 行为面试题：考察候选人在过去的工作或生活中的行为表现，以预测其未来的表现。

3. 情境面试题：考察候选人在未知情境下的决策能力和解决问题的能力。

4. 案例面试题：考察候选人解决实际问题的能力，模拟真实工作场景。

5. 逻辑推理题：考察候选人的逻辑思维能力和分析能力。

6. 开放性面试题：考察候选人的个性、价值观以及沟通能力。

7. 挑战性面试题：考察候选人的应变能力和创造力，通常是一些非常具有挑战性的问题。

十、cocoscreator面试题？

需要具体分析因为cocoscreator是一款游戏引擎，面试时的问题会涉及到不同的方面，如开发经验、游戏设计、图形学等等，具体要求也会因公司或岗位而异，所以需要根据实际情况进行具体分析。如果是针对开发经验的问题，可能会考察候选人是否熟悉cocoscreator常用API，是否能够独立开发小型游戏等等；如果是针对游戏设计的问题，则需要考察候选人对游戏玩法、关卡设计等等方面的理解和能力。因此，需要具体分析才能得出准确的回答。