### 跨团队协作：与运维团队配合的5个技巧 🛠️ 在软件开发中，开发团队与运维团队的协作至关重要。高效的跨团队协作不仅能提升交付速度，还能减少线上故障。以下是5个实用技巧，助你与运维团队无缝配合！ #### 1. **明确沟通需求，避免信息差 📢** 开发团队在提需求时，需清晰说明背景、目标和预期效果。例如，部署新服务时，提前告知运维团队资源需求（CPU、内存等）和依赖项，避免临时救火🔥。使用文档或协作工具（如Confluence、飞书）记录关键信息，确保双方理解一致。 #### 2. **遵循运维规范，减少摩擦 📜** 运维团队通常有成熟的部署流程和监控标准。开发团队应提前了解这些...

6.20从腾讯离职秋招，10.20终于拿到第一个意向，同时小论文也中稿了四个月来60场面试，持续焦虑，看着其他人纷纷上岸，内心自卑焦躁不过终究是柳暗花明又一村虽然这些成就在大佬眼里不算什么，但对于我这个普通人来讲，已经满足了双非转码+0基础的我，一路走来磕磕绊绊非常要感谢自己的导师和学长指导，还有志同道合的26届老哥们的陪伴继续前进吧，不能就此停歇。学如逆水行舟，不进则退终于不用再焦虑了！

# 实战踩坑：宽依赖下 Spark 与 MapReduce Shuffle 数据重分布 💥在大数据处理中，**宽依赖(Wide Dependency)** 是性能优化的关键挑战之一，特别是在Shuffle阶段的数据重分布问题上。Spark和MapReduce作为两大主流框架，在应对宽依赖时的表现各有千秋，但也暗藏不少"坑"。😅## MapReduce的"笨重"Shuffle MapReduce的Shuffle机制天生为宽依赖设计，但代价高昂：- **强制落盘**：所有map输出必须写入磁盘，再通过网络传输 ✉️➡️💾- **全量数据移动**：即使只...