耳机外放的社死

职场上最常听的一句话就是：“好好干，以后涨工资不是问题。”可现实是——“以后”永远不会来。所谓“好好干”，既没有标准，也没有期限。你加班、你多干，都可能被一句“再等等”搪塞过去。领导画饼的成本最低，一句话就能让你继续卖力；而真正兑现的，往往寥寥无几。记住：工资不是奖励，而是你能创造的价值。别等别人良心发现，要用成果说话，用数据争取。能兑现的是机会，不兑现的是套路。别再被饼骗了——努力没错，但请努力得有价。

MySQL: 国民级关系型数据库，是Web应用和大多数互联网公司的默认选择，普及度极高。Redis: 缓存领域的绝对王者，是网站/App高并发访问的必备神器，普及度100%。Spark: 一个非常快的分布式计算引擎，大数据领域的绝对核心，是数据处理任务的标配，普及度和认可度无可撼动。Hive: 它让你可以用写SQL的方式去分析存在HDFS上的海量数据。大数据领域曾经的绝对核心和入门必备。Hadoop: 大数据技术的基石（HDFS：存，MapReduce：算），普及度100%，是入门大数据的起点。Flink: 实时计算的标杆，与Spark构成批流一体两大巨头，在国内大型互联网公司中应用非常广泛。Kafka: 高吞吐消息队列。事实上的标准，是数据管道、微服务通信的绝对核心。ES: 搜索和日志分析领域的标配，普及度极高。Oracle: 又大又贵又稳，银行、政府、大国企的“标配”。HBase: 一个巨大的NoSQL仓库。互联网公司用于存储日志、用户行为等海量数据，普及度很高。ClickHouse: 近年来极度火爆，是实时数据分析领域的明星，各大公司都在用，社区非常活跃。Doris: 源自百度的全能型分析仓库。既能高并发查询，也能做实时分析，在很多公司逐步替代其他复杂方案。HDFS: HDFS是分布式文件存储系统，一个由无数台机器硬盘组成的专门用来存海量文件的大存储系统。RabbitMQ: 传统消息队列的首选，但在超高吞吐量的数据流场景不如Kafka。ZooKeeper: 分布式系统的基石，虽然近年来有etcd等挑战者，但其在Hadoop生态中的核心地位暂时无法撼动。Presto: 可以让你用一条SQL语句同时查询MySQL、Hive、Kafka等多个数据源，快速拿到结果。几乎所有大数据平台都会部署。SQL Server: 微软全家桶专用数据库。Iceberg: 主流数据湖表格式技术之一，由Netflix开源。Hudi: 主流数据湖表格式技术之一，由Uber开源。Cassandra: 高可用的分布式仓库，更强调“无单点故障”，在任何地方都能读写。在国内不如HBase普及。

一面 HR面 10分钟1、自我介绍2、家人是否有在联通任职的3、意象城市、期待薪资、意向的求职方向，为什么？4、未来职业规划5、目前有没有其他的offer?6、有没有实习经历？7、有点跨行，为什么？面试等了80分钟才到我，一共面了10分钟，二面啥时候通知还不知道。二面是综合面，含技术提问。

以前刷到"在北京月入多少能活"的帖子，总觉得没1W+根本活不下去，直到自己成了"北漂体验卡"持有者，才发现当初还是太年轻。工资条：底薪5K（新人不配拥有提成）房租：1600/月（曾经妄想3000+独卫的我现在只想扇醒自己）餐饮：午餐15-20元（公司食堂刺客）晚餐10元自炊（七点后超市打折区是我的天堂）基础生存成本：2500+ ✅（但人类不能只靠生存）上个月为情绪买单：软fufu抱枕×1（深夜emo救命神器）出租屋装饰×N（网友说智商税，但关灯后看见星星灯会觉得人间值得）衣服×2（毕竟要体面见人）情绪价值支出：1000+ ✅我只能说能活和活得好是有很大差别的，这里也没有考虑想要定居或者有车贷房贷要还的友友们，多少钱有多少钱的活法