影石嵌入式一面

MySQL: 国民级关系型数据库，是Web应用和大多数互联网公司的默认选择，普及度极高。Redis: 缓存领域的绝对王者，是网站/App高并发访问的必备神器，普及度100%。Spark: 一个非常快的分布式计算引擎，大数据领域的绝对核心，是数据处理任务的标配，普及度和认可度无可撼动。Hive: 它让你可以用写SQL的方式去分析存在HDFS上的海量数据。大数据领域曾经的绝对核心和入门必备。Hadoop: 大数据技术的基石（HDFS：存，MapReduce：算），普及度100%，是入门大数据的起点。Flink: 实时计算的标杆，与Spark构成批流一体两大巨头，在国内大型互联网公司中应用非常广泛。Kafka: 高吞吐消息队列。事实上的标准，是数据管道、微服务通信的绝对核心。ES: 搜索和日志分析领域的标配，普及度极高。Oracle: 又大又贵又稳，银行、政府、大国企的“标配”。HBase: 一个巨大的NoSQL仓库。互联网公司用于存储日志、用户行为等海量数据，普及度很高。ClickHouse: 近年来极度火爆，是实时数据分析领域的明星，各大公司都在用，社区非常活跃。Doris: 源自百度的全能型分析仓库。既能高并发查询，也能做实时分析，在很多公司逐步替代其他复杂方案。HDFS: HDFS是分布式文件存储系统，一个由无数台机器硬盘组成的专门用来存海量文件的大存储系统。RabbitMQ: 传统消息队列的首选，但在超高吞吐量的数据流场景不如Kafka。ZooKeeper: 分布式系统的基石，虽然近年来有etcd等挑战者，但其在Hadoop生态中的核心地位暂时无法撼动。Presto: 可以让你用一条SQL语句同时查询MySQL、Hive、Kafka等多个数据源，快速拿到结果。几乎所有大数据平台都会部署。SQL Server: 微软全家桶专用数据库。Iceberg: 主流数据湖表格式技术之一，由Netflix开源。Hudi: 主流数据湖表格式技术之一，由Uber开源。Cassandra: 高可用的分布式仓库，更强调“无单点故障”，在任何地方都能读写。在国内不如HBase普及。

判断offer值不值得接，我觉得不用搞复杂理论，乱七八糟的，就从“钱够不够花”“活有没有价值”“未来有奔头没”“生活能不能兼顾”这几个实在方向研究一下，把这些点捋清楚，看你最看重哪个就把哪个放在前面，优先级高一些，基本就不会选错。1.看薪资：不只看月薪，得算“实际能落袋多少”实际到手多少钱薪资肯定要往高了争取，但别被表面数字忽悠，得把“明的暗的”都算明白。算“全年总收入”：除了基本工资，一定要问清年终奖（是“保底1个月”还是“正常能拿3-4个月”）、有没有绩效奖、签字费（入职给一笔钱，但可能要求干满1-2年）、可能有股票（大厂常用，得问清楚几年兑现完）。比如A厂月薪22k，年终奖1个月；B厂月...

记住一句话：👉只要你还有应届生身份，从现在到明年毕业，你至少有十几次进入体制内的机会。💼一、央国企校招——时间最长、机会最多第一个机会：央国企校招。这是距离大家最近、周期最长的机会。从现在到明年毕业，央国企的招聘几乎贯穿全年。大家知道全国有多少家央国企吗？仅国资委监管的央企就超过上百家，加上各地省属国企，总量达到几百家。招聘批次多、时间长、岗位量大，就是它最大的优势。📍两个关键问题：1. 央国企有编制吗？--没有。现在进入央国企是无编制岗位，属于“薛定谔的稳定”：看似体制内，却不完全属于编制内人员。举个例子：山东有个城市，淄博，就是淄博烧烤那个淄博，一直都是一个工业城市，五年前，那里年轻...