大学时光如果能重来，我会这样做：每天6小时准备考研、6小时准备考公，剩余12小时用于休息、玩耍和应付学业。什么啥比互联网，狗都不去的地方。这时候肯定有人跳出来狗叫，说什么“车门焊死”、“分蛋糕”云云，对此我只想说：大傻春，你和别人不一样，对别人我都是劝退互联网的，对你我只能说赶紧来吧！为什么劝退互联网？因为互联网远远没有大家想象中的那么美好，甚至没有大家想象的能攒那么多钱，大学生过于神话互联网了！为此我不得不出来给大家打个清醒剂。举个大家都能理解的例子：各个大厂都在搞AI,每个大厂的每个部门也都在拼命往AI上靠，目的是啥？提效吗？提效了吗？我只能说如提！真正原因有2个：1.大领导喜欢AI这个小...

各位大佬可以帮忙看看简历有什么问题吗 准备想去投一下简历了八股背了大部分 但是有一些容易忘 接下来是不是一边投一边把八股巩固一下还有一个问题 黑马点评项目没有跟着敲 只是看了一遍 总结了里面用到的技术以及出现的问题对应的解决思路和方案 想知道需不需要回头敲一遍黑马点评

对不起度，有鹅选鹅套公式了球球度不要拉黑

# 宽依赖对Spark MapReduce Shuffle的影响分析 🚀## 业务场景中的挑战 💼在实际的大数据处理业务中，我们经常遇到需要跨节点聚合数据的场景，比如电商平台的用户行为分析(用户ID→行为日志)或金融交易的风险监控(交易ID→关联交易)。这些业务逻辑往往会产生**宽依赖(Wide Dependency)**，即一个父RDD的分区数据会被多个子RDD分区使用。## Shuffle的性能瓶颈 ⚠️宽依赖会触发Spark的**Shuffle操作**，这是分布式计算中最昂贵的阶段之一。在Shuffle过程中，节点间需要通过网络传输大量数据，导致：1. **网络I/O压力大** ：数...