方向是融合定位相关，擅长激光slam方向，现在有两个offer，我是硕士毕业在华为光产品线做了一年C++开发，然后又回来硕士学校继续读博的，投递的比较晚，现有两个offer。华为车bu正在走流程，刚开始要一面了个人背景，本211， 硕博985，两个岗位都在深圳1.比亚迪 岗位：高级算法工程师博士直接给E3级别，新技术院，做智驾相关，听说加班严重，260一个月博士单间，200元话费补贴，月薪计算是基本薪资2.6w乘以1.36，等于3.56w每月。好在有博士单间，但是月薪太低了，已经给hr说帮忙反馈下！3.56w* 12 + 可能7~10利润奖 = 49w ，hr说一定能拿到深圳的博后补贴，也就是...

鼠鼠只能接着投了😰😰

## Spark与MapReduce Shuffle对比：宽依赖的代价与数据重分布 🔄在大数据处理中，Shuffle是连接不同计算阶段的关键操作，但也是性能瓶颈所在。Spark和MapReduce的Shuffle机制在处理宽依赖时展现出显著差异，值得我们深入探讨。💡**MapReduce的刚性Shuffle** 🧱 传统MapReduce采用"全排序"Shuffle机制，每个reduce任务必须从所有map任务获取数据。这种设计在宽依赖(如join操作)时会产生O(M*R)的网络传输量(M为map任务数，R为reduce任务数)。数据必须完全落盘，造成大量I/O开销，...