理想汽车谈薪

很多应届生都有一个误区：拿到实习offer就万事大吉，把所有精力都放在实习干活上，忽略了同步备战面试。其实，实习是面试的“最大加分项”，但前提是你会利用实习优势，再搭配扎实的基础，才能在秋招/春招中脱颖而出。结合自身实习+面试经验，整理了有实习后的核心备战方向，精准对标技术岗面试痛点，新手直接抄作业👇一、基础不丢：算法+八股，面试的“保命底线”无论实习多忙，基础备战都不能停——算法和八股是技术岗面试的必考题，哪怕你实习经历再亮眼，基础不过关，面试官也会直接pass。很多人实习期间沉迷业务开发，把大学学的基础知识忘得一干二净，等到面试被问起“HashMap原理”“快排时间复杂度”时，支支吾吾答...

大学爽玩了3年的混子，大多技术栈仅仅知道皮毛不要细看下面的专业技能，全是抄的，实际上稍微深一点就不会，各方面八股搜集全面了，但还没有开始系统性的理解记忆。项目 点评+自己搞出来的小巧思玩具项目，理解深度还有欠缺，需要慢慢全面搞清楚就这个简历而言，大佬们有什么建议吗因为hot100还没开始刷。准备寒假把简历打磨实践好，八股理解理解记忆，到开学刷刷算法，打算无实习直接冲暑期实习了

给了面的也不到十家，但基本都八股不咋会+口头表达能力很差，有点社恐，面一个挂一个。很急着找实习，不知道从何下手。。。

Spark 3.x AQE 与 DPP题目一：AQE 的三大能力与适用场景场景：你们的离线数仓从 Spark 2.x 升级到 Spark 3.x 之后，发现同一份 TPC-DS 报表整体性能提升了不少，但有些 SQL 在数据倾斜场景下表现差异更明显。Leader 让你梳理并落地 Spark 3.x 的 AQE（Adaptive Query Execution，自适应查询执行）能力，用来统一优化 SQL。要求：说明 Spark 3.x AQE 相比 Spark 2.x 的核心目标是什么，解决了 Spark 2.x 哪些「静态优化」的痛点？结合实际查询场景，分别举例说明 AQE 的 三大能力： 动...