秋招魔怔了！看啥都像 offer 通知？

**大数据场景应用：宽依赖下 Spark 与 MapReduce Shuffle 对比** 🚀 在大数据处理中，**Shuffle** 是连接计算阶段的关键操作，尤其在**宽依赖**（如 `groupByKey`、`join`）场景下，性能差异显著。Spark 和 MapReduce 作为经典框架，其 Shuffle 机制各有优劣，本文将对比两者在宽依赖下的表现。 ### **1. MapReduce：保守但稳定的“老将”** 🏗️ MapReduce 的 Shuffle 采用**磁盘优先**策略，所有数据需落盘后再传输，避免内存溢出但牺牲了速度 ❌。在宽依赖场景下，大量数据频繁读写磁盘，...

坦白说，面试时谁没悄悄 “拔高” 过自己？比如谎称熟练某设计工具，其实前一晚熬夜恶补操作；说主导过项目，实际是核心参与者。当时手心冒汗，怕被追问细节露馅，还好靠着提前准备的案例勉强圆场。建议求职时适当突出优势就好，别过度夸大，真诚 + 匹配的能力，比 “吹牛皮” 更能打动 HR 呀～

# 🔒 分布式锁进阶：Redis vs ZooKeeper 的选择在分布式系统中，协调多个节点对共享资源的访问是一个常见挑战。分布式锁作为解决方案之一，Redis和ZooKeeper是两种最流行的实现方式，各有千秋。让我们深入比较它们的特性！💡## ⚡ Redis分布式锁：轻量高效Redis凭借其高性能和简单API成为分布式锁的热门选择。通过`SETNX`命令实现锁获取，配合过期时间防止死锁，Redlock算法进一步提升了可靠性。优势在于：- 超高性能，毫秒级响应 🚀- 实现简单，代码量少 ✨- 丰富的客户端支持 🌍但Redis的异步复制特性可能导致锁状态不一致，且没有原生watch机...

lz学历双非硕，研一开始接触客户端，两段实习经历。这个帖子主要是想记录一下自己艰难的秋招经历。从八月份暑期实习结束就开始投递简历，最开始八股算法都不熟练，面了几次后渐入佳境，甚至开始引导面试官提问，对于一些深入的问题也能和面试官讨论一二。由于学历限制，很多大厂都过不了网申，比如阿里，b站，oppo/vivo，华为等。第一场面试是百度，当时刚开始面，简历上很多点和八股都答得不是很好，但居然一路走到了三面（然后一直泡池子到现在），九月份开始大批量投递，所有大厂投了个遍，最后拿到了拼多多，字节，京东，美团，滴滴，携程等大厂的面试，字节一面考了个LRU，当时算法刚开始准备，没撕出来，遂挂，后面也一直没被捞。京东一面二面都不到半小时，9月线下hr面完后一直泡到昨天挂了（东哥，既然只要92就不要给双非面试了）。拼多多顺利走完流程，开泡。美团一面二面手撕全做出来了，三面完泡了一周给挂了（没收到感谢信），估计还是学历问题，因为流程太久，后面也没被其他部门捞（美团有三面的部门谨慎选择，流程太长）。携程线下两面完线上hr面加英语测评，同样9月测评完泡到现在。另外不知道是不是暑期实习转正招满了，全程没被腾讯捞过。最终拿到了拼多多和滴滴的offer，还有一些中小厂因为薪资太低都拒了，百度，携程一直泡着。。。总结就是现在整体大环境不好，经济下行加上需求不足，导致行业下行，国内已经卷到爆了，而且现在的企业根本不缺人，大家水平也都很高，导致每家面完了都是无尽的泡池子，对于双非来说泡池子完全没有优势，运气好或许能泡出来一两家，运气不好直接全军覆没。今年秋招给我的感觉就是泡，全在泡，真的太难了，而且有预感今年应该会是未来十年里最好的一年，随着AI的发展和越来越多的大学生，就业环境只会越来越差。国内这个就业环境，真不知道以后该怎么办了，只能走一步看一步。