＃24届秋招＃

助理质量工程师🔆一面 面试官特别好，简直情绪价值拉满了 1、自我介绍 2、实习中部门机制是怎么优化并落地的？有没有遇到什么困难？怎么解决的？ 追问∶成果很好，设计前有没有分析是什么原因导致该指标很低？后续要怎么优化？ 3、遇到需要比你级别高的领导配合的情况，你怎么处理？ 4、遇到最有挑战性的事情？ 5、实习稳定性 6、职业规划 反问∶岗位具体工作场景、改进的地方（此处面试官似乎在暗示我面试过了[呃R]） 🔆二面 整体体验感也不错，没有回答好也不会打断我的话 1、自我介绍 2、问了我凑数的项目，这个项目你想达成的目标是什么？最终有达到预期吗？为什么没有达到预期？ 追问∶在项目中学习到了什么？...

想找个实习，冲春招，这能行嘛？这简历可以嘛听劝，不然要去干流水线了

**深度拆解：宽依赖下 Spark 与 MapReduce Shuffle 数据流动** 🚀 在大数据处理中，**Shuffle** 是连接计算阶段的关键环节，尤其在**宽依赖**（如 `groupByKey`、`join`）场景下，数据需跨节点重分布，性能挑战极大。本文对比 **Spark** 和 **MapReduce** 的 Shuffle 机制，揭秘优化逻辑！ ### **1. MapReduce：保守的磁盘王者** 💾 MapReduce 的 Shuffle 严格依赖磁盘： - **Map 阶段**：数据按分区排序后写入磁盘，生成**中间文件**。 - **Reduce 阶段**...