哪个大佬知道新浪数据分析会问什么问题呢？

荣耀面试已经结束有段时间了，综面时在等候区吃茶歇有多开心，现在等得就有多着急。之前开奖的小米和美团都秒拒了，总觉得薪资和技术方向都不太满意，想当初面试荣耀时流程顺畅，和面试官聊得也很开心，觉得一定是稳了！没想到当初拒得越轻松，后面等的就越狼狈。看到身边的同学都在陆续开奖，最近对来电简直是保持一级警戒。昨天早上一通地址为深圳的电话，还没睡醒就从床上弹射起来，清了清嗓子，接通！！“你好 这边有几套理财。。。”fine，还以为被荣耀oc偷袭。今天又收到深圳的来电，好家伙又是一个理财！逮着我一个人整是吧！等着等着秋招就只剩下耀子了，耀子快点给我来电啊！！

秋招面了20几场，挂1/2/3面均有，最后结果就是大中小厂无一offer，最后去实习了，大伙找不到的都去投实习吧，多关注刚放出来的岗位，容易捡漏ps：后续又有快手约面，现在字节美团快手一大堆面试，兄弟们快投

**深度拆解：宽依赖下 Spark 与 MapReduce Shuffle 数据流动** 🚀 在大数据处理中，**Shuffle** 是连接计算阶段的关键环节，尤其在**宽依赖**（如 `groupByKey`、`join`）场景下，数据需跨节点重分布，性能挑战极大。本文对比 **Spark** 和 **MapReduce** 的 Shuffle 机制，揭秘优化逻辑！ ### **1. MapReduce：保守的磁盘王者** 💾 MapReduce 的 Shuffle 严格依赖磁盘： - **Map 阶段**：数据按分区排序后写入磁盘，生成**中间文件**。 - **Reduce 阶段**...