经纬恒润 面经

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...

想找个中小厂寒假实习，规模20～9999人公司，bos上沟通160+（大部分未读，小部分已读不回），投出7份简历，一个面试也没有，各位佬能帮我看看简历吗？😭😭

亲爱的老己该怎么和你解释呢其实我存款突破六位数大关了，然后就好像到达某个关键点会触发特殊事件一样，因为这样那样的事，可以说是清零了好吧还是有好事的，好事就是我现在可以和你一起push明年看到这封信的我自己啦要多赚点钱哦～

面试题简述如果你发现一个 SQL 执行很慢，你会怎么排查和优化？说说你的思路。面试官想听的1、是否有系统的排查思路；2、是否能体现先定位 再分析 后优化的思维3、是否能结合具体例子说明，而非泛泛而谈。面试示例回答我一般会按照以下流程排查慢查询问题：1、第一步：确认问题范围看是全局慢还是单条 SQL 慢。可以通过慢查询日志或性能监控定位。详情请参考：http://xhslink.com/o/3qMWUtzAc76由浅入深分析1、工具层面：slowlog、EXPLAIN、SHOW PROFILE、performance_schema。2、索引命中分析：最左匹配、范围查询、覆盖索引。3、逻辑优化：减...