听着窗外的风声，泡上一杯热茶，我们抛开那些焦虑的“35岁门槛”和“技术迭代恐慌”，像老朋友一样聊聊“大数据开发”这条路。作为一名在这个行业摸爬滚打过几年的“过来人”，我太理解那种站在庞大的技术栈面前，既兴奋又不知所措的感觉了。Hadoop、Spark、Flink、ClickHouse、Doris……这些名字像一座座大山，还没开始爬就让人觉得腿软。但其实，大数据开发的底色，不是“大”，而是“踏实”。它是关于如何稳稳当当地把海量的数据，变成能看懂的价值。如果你想在这个领域扎根，我想分享一些不仅关乎技术，更关乎心境的建议。一、 关于入门：别急着追逐“新潮”，先学会“慢”很多人刚入门时，恨不得一周学会...

鼠鼠最近找了一个非互联网厂的小厂实习，准确的说他们公司是个制造业，但是有自己的软件需要开发，想问一下这种实习作用大吗？我一月份入职，建议我实习多久呀，多久开始准备找下一段实习（很想进大厂），以及怎么准备面试，我的简历有什么不足的地方吗？麻烦各位大佬指点迷津

何意味？9月开始投的，投了100家左右，两个月一点动静也没有，12月1日突然开奖（9月面的以为已经寄了），广州的大白菜，薪资属于是不定居高质量生活，定居则是精致穷，嫡长子offer高高兴兴的签了；12月2日两家发来offer，没办法我已经吃上饭了就拒了；今天又有2家约面......给哥们忙死了，这周还要中期答辩。何意味？

传统数仓、数据库和分析系统，为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时，就产生了一个全新的挑战：如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中，这一过程通常经历三个关键环节：1. 数仓与数据库：提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG：让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent：将数据能力编排成可执行的任务，实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路，可以发现数据不再只是“给人看的”，而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM：数据“服务对象”的变化在之前的文章中（微信公众号...