平时写东西就很慢，去那里真能完成任务吗而且面试官给我放水了面的时候觉得好难，四轮技术一轮HR，时间从9.17到10.11，平均每轮面试1h以上，每天都在期待 offer。现在却没有那么高兴，有点兴奋还有点害怕，因为所在的部门强度据说很大我要离开绿盟了，缺一个前端实习生，具体看最新帖子，有意向者请私聊我10月24日编【本人已离职，不再接收绿盟简历】呜呜呜呜，永别了绿盟😭补药再私信我求经验求简历求路线了，我简历上的技术栈还没有其他同学的多，真的纯运气，老是被骚扰我觉得很困扰

### 🔍 Spark vs MapReduce：Shuffle与宽依赖的底层逻辑对比 在大数据处理中，**Shuffle（数据重分布）**是影响性能的关键操作，而**宽依赖（Wide Dependency）**则直接决定了Shuffle的发生条件。Spark和MapReduce作为两大分布式计算框架，在底层逻辑上有着显著差异。 #### 🧩 **Shuffle机制对比** 1. **MapReduce的Shuffle**：   - **刚性分阶段**：Map和Reduce阶段严格分离，Map输出必须落盘（磁盘I/O瓶颈 📉），再由Reduce任务拉取，导致高延迟。   - **数据流固...