推荐各位有精力的同学可以搞个文档，提前就把相关问题的答案写好。通过书面表达来整理自己的逻辑。我也会在每个问题的后面都附上我一般是怎么回答的。所有内容不一定正确，仅供参考。如果你有更好的回答方式，也可以评论区留言。优先使用STAR法则来回答面试官的问题：STAR 法则是由 Situation（情境）、Task（任务）、Action（行动）、Result（结果）四个英文单词首字母组成的框架，能帮助使用者逻辑清晰、重点突出地描述具体经历。各维度关键要点Situation：明确事件发生的背景，包括时间、地点、所处环境等，简要说明 “当时处于什么情况”。Task：阐述在该情境下需要完成的任务、目标或面临...

投了半个月实习了，一个面试也没收到。每个都只有一句不合适，问为什么也没有人回😥求大佬帮忙，看看，谢谢（二编：很少在网络上发言，个人信息忘记打码了）

目前背了一周八股，leetcode hot100刷了30道，什么时候可以开始投简历？求助各位大佬帮忙优化简历🙏🙏🙏

**大数据 Shuffle 基础：宽依赖下 Spark 与 MapReduce 对比指南** 🔄📊 在大数据处理中，**Shuffle** 是连接不同计算阶段的关键操作，尤其在**宽依赖**（如 `groupByKey` 或 `join`）场景下，其性能直接影响作业效率。本文对比 **Spark** 和 **MapReduce** 在宽依赖下的 Shuffle 机制差异，助你优化选择！ ### 1. **Shuffle 机制对比** - **MapReduce** 🗺️➡️🧩  - **两阶段固定模式**：Map 阶段将数据**分区排序后落盘**，Reduce 阶段**拉取数据**，磁...