数开还能拿到offer嘛？

辉哥，hive中有没有实现递归的方案？我有个场景，需要循环350次，第二天的数据依赖第一天的数据计算，第三天依赖第二天的数据计算，以此类推到350次。目前用的阿里云的mc，但是CTE只有10次，无法满足该需求。用阿里那边自带的while循环，跑完350次大概要3个半多小时，有没有啥方案可以优化的呀em，背景就是电商平台的那种预测销量表，比如根据今天的库存，算接下来的350天的值，大概逻辑为：当天的实际库存-季节因子*增长因子+实际需要库存的数量。比如今天预测的11-19号数据，来源于18号，然后将19号的数据写入对应的日期，下一个循环，再从20号拿19号的数据计算。1. 没有业务数据细节，没有背景，我只能建议udf，或者另外开发java etl2.用的阿里的，直接向他们要优化方案3.原数据能不能预聚合下 我看你的需求是不是聚合一个天粒度销量能缓解数据量问题 #实习#  #大数据#  #校招#  #秋招#  #数开#

旁边的奇葩同事，某天莫名其妙的跑到我工位拿了一包纸，拿了就走一句话都没有？我还坐在这里，这是什么无厘头的行为啊，就算是I人也不至于不会说话吧，讲不讲礼貌，有点生气了

bg双非二本大三大三上一开始allin大数据，到上上个星期已经做了sgg的离线数仓，大数据基本的组件都会使用，然后搜了一下就业形势发现大数据只有大厂有而且非常卡学历然后就放弃了，学了一个星期后端，然后学校招聘会就突然想下去看看，然后就问了一家企业聊了下天发现他们虽然在我们学校不招大数据，但是他们企业需要，我就拿出以前准备好的简历然后就面试，然后面试比较好，他们说要么等大四直接签合同，或者跟领导讨论叫我过去实习，然后现在情况是二面到时候研发经理二面还有一个方向就是量化，学校量化工作室有让我和他们工作室两个人一起搞量化，提供启动资金70个，赚钱了我们能抽一点担心这两个都是画饼，所以又不敢all in大数据又不敢 all in 量化，后端太卷了，不敢盲目all in

期望值管理刚开始工作时，难免会对一切充满期待，但现实往往不如人意。记得有一次，我满怀信心地提交了一份报告，结果被领导批得体无完肤。那时候我才明白，降低期望值，学会自我满足，才能减少失望。这样，当你遇到好结果时，会更开心，而坏结果也不会让你太失落。心动陷阱有时候，看到一个诱人的项目或晋升机会，心里会特别激动，恨不得马上冲上去。记得我第一次遇到这样的机会时，没多想就接下了，结果发现自己根本应付不过来。后来才明白，面对这些机会，一定要三思而后行，冲动是魔鬼，深思熟虑才能稳操胜券。慢热社交初入职场，看到同事们都很熟络，自己却插不上话，心里难免着急。但其实，高质量的人际关系需要时间来沉淀。记得我刚开始工...