选offer其实要看很多方面的，1.公司，每个行业都有自己的行业规则，所以也得看行业有没有前景，比如我身边就有朋友，A公司说他能力特强，一个人能顶几个人，B公司就连初面都没过，主要是这朋友就是做A公司那个行业的，B公司面试的时候，发现你这个行业的很多东西都不知道，而且是有工作经验的，期待比对应届生高，所以就没通过出面还有些公司，可能主要是搭积木类型的工作，这种不建议去2.岗位，比如测试，有些是白盒测试，有些是黑盒，这两个差异不言而喻的，不过有些公司在你报道前，内部会进行岗位重新安排，有可能和offer的岗位不一样3.薪资福利，工资（结构构成得考虑），社保公积金（还要考虑基数和比例），补助，住房宿舍等4.城市，有些城市机会少，当想通过换工作的方式张长的时候，发现这个城市貌似没啥可选的5.培养制度这个之前有人考虑，我个人不太看重这个，导师很难做到手把手带人的，导师自己手上也有事要处理的，而且真正是需要自己学的，而且你也不知道人家对你的定位就是给他打下手还是当徒弟的培养不过要是只有一个offer，那没得选，上面这些都不用考虑了

前言在充满不确定性的就业市场中，大学生们站在人生的岔路口，面临无数选择与迷茫。有人纠结是否该投身“转码”热潮，有人为如何入门编程而焦虑；实习与考研的抉择让人辗转反侧，而手中Offer的对比又成了甜蜜的负担。这些困惑背后，是年轻一代对未来的渴望与现实的碰撞。本文汇集了来自不同高校学生的真实声音，记录他们在求职与成长中的挣扎与思考。无论你正面临技术转型的犹豫，还是陷入职业规划的困局，这些故事或许能为你点亮一盏灯。成长的答案没有标准模板，但同路人的经验，终将成为你决策的底气。 学校技术方向企业浙大嵌入式央/国企北理C++华为OD西电Java字节北邮Golang腾讯哈工大FPGA南邮AI杭电前端重邮Q...

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一句话说明两个计算框架之间的根本差异：Spark多个作业之间的数据通信是基于内存的，而Hadoop是基于磁盘的参考答案如下：MapReduce需要将计算的中间结果写入磁盘，然后还要读取磁盘，从而导致了频繁的磁盘IO；而Spark不需要将计算的中间结果写入磁盘，这得益于Spark的RDD弹性分布式数据集和DAG有向无环图，中间结果能够以RDD的形式存放在内存中，这样大大减少了磁盘IO。MapReduce是多进程模型，每个task会运行在一个独立的JVM进程中，每次启动都需要重新申请资源，消耗了大量的时间；而Spark是多线程模型，每个executor会单独运行在一个JVM进程中，每个task则是...