📦两个部分：上班感受+公司福利～ 上班感受：快节奏 体验感十足 ⭐️ 学习：每天时间很快也很累，感觉要学的要做的东西真的太多，我会不断的向内求，如果有问题我会及时记录然后及时询问前辈，作为刚入职小白，新知识根本学不完！抽空学！ ⭐️ 通勤：住在公司附近所以步行十分钟左右，早上9:30打卡 也可以十点（如果你前一天加班到十点）奈何早上床成了我的老家😭早上必须咖一杯 一月可以迟到60m很人性化 五次补卡哈哈哈 ⭐️ 两周感悟：高效办公！合理分配时间！任务清单明确！把更多的时间花在有意义的内容上！！！抽闲暇时间做一些赶进度工作！勇敢！ ⭐️ 部门氛围：同事和leader无敌好，来的第一周就请我们...

直面社会的优绩主义，这也是一个很好的社会观察实验背景:我在抖音上发我秋招的投递记录分享，用的现在很火的那种电影最后致谢的形式我说我秋招前期投数开，后期投运营销售等业务岗，评论区有人先是说，双非本怎么可能有大厂面试(对，不是说配不配有大厂offer，是学院本都不配有约面大厂的资格)之后我说前期面的研发，后期拿的仓库运营中台offer，然后一群人又说，大厂所有运营岗都是牛马岗，跟研发没得比，更有甚者，直接说某夕夕运营都是水岗(听过水硕水博，第一次听水岗的，我寻思我年包虽然没发跟数据开发比，那也大约二十万了，薪资也还行吧，怎么就水了)😇😇😇😇😇

一、背景 大数据时代，对数据的使用分析频繁，在数仓层面对数据的管理组织都在考虑用新的技术方案实现更快速的数据计算，算力的发展是底层引擎迭代的驱动力；从最最初的MR计算框架到现在的基于Rdd的内存计算模型，再到向量化计算优化，一步步追求更高性能的计算。数据模型的发展也是从最初的银行范式建模，到现在迭代快速的维度建模反范式建模，团队发展从最初的中台团队到现在的BP模式，都在追求极致的效率。目前，在对数据模型层面对长周期的数据进行访问都在追求避免对底层明细数据的过多扫描，从而实现模型计算效率的提升。本篇重点剖析几种数据压缩方案。主要是基于二进制压缩的方案进行数据模型的压缩。 目前，在对实体进行历史周...