耳机外放的社死

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。

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我想告诉大家，其实并没有 销售公司都是公平公正公开，的明确的晋升制度，都喜欢积极主动的人，所以请大胆起来。

一个水货领导还不够，还要俩个，不知道双领导机制的作用是什么，意义是什么了？双领导的平时的周报，OKR都大差不差，不知道虚线存在的意义是什么了？在公司见过最水的就是我的虚线了。  你加班克服一下 鄙人在百度待了接近一年的时间，深刻感受到了虚线领导的工作能力，简直妥妥的水货。在我的理解里面，作为领导不只是平时分配任务那么简单，还要有足够的工作的能力和担当意识，俗话说能力越大，责任越大。可我的虚线领导反其道而行之，分配任务很积极，为此有了一系列的发明专利: 比如甘特图，python脚本（看你的bug率，饱和度）。 虚线领导遇事绝对不担责，假如你写的代码出了问题或者是由于某些不可抗力导致需求delay...