收到第一条面邀短信是在深夜，按短信内容整理了一下要带的证件资料。发现还缺一份中兴官网填写的简历需要打印，我了个去，这个时候才告诉我要打印官网填的简历，大晚上的，宿舍门都快关闭了。明天早上去打印吧，然后就睡了。第二天早上六点半醒来，准备和同学一起去。面试地点在西湖西边的一个酒店里，从学校过去还是挺远的，4个人打车可以均摊一下路费。在学校一餐吃完早饭，就按计划去打印中兴官网的简历。这时才发现7点钟还没有打印店营业。机智的我在 Amap (某国内地图软件的英文版)上查到了那个面试的酒店，打了个电话过去，问他们有没有文件打印的服务，得到肯定答复后我就放心了。于是，我到达了和同学约定等车的地点。过了一会...

其实已经摆了一个多月了，其余所有面试均已放弃

属实有些累了

# 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...