首先我还没做笔试就给我约面，我开始以为是比较缺人。HR说可以面试后再做笔试然后等面试时候面试官不开摄像头。全程问的不难，全回答上来，手撕很快做出来。面完后秒挂，然后第二志愿估计因为上面的面试官给的分数低，面评差也评估失败。这个HR的电话(1953358****)和姓名(姚**)我都有，真想给她曝光或举报，要是哪位知道怎么举报可以说一下。 KPI就算了，给的面评这么差，后面都没了。

拼劲全力无法战胜🖐🏻😭🖐🏻和各路HR、猎头打过不少交道，大厂小厂都有，大家基本都是礼貌交流、互相尊重，语气也都正常，偶尔还会关心你两下。但这次遇到字节的HR就纯刷新哥们认知了从打第一通电话开始，整个人就透着一股不耐烦，好像我欠她三顿饭似的，全程摆谱，还得我哄着聊😅戾气满身之下，对待陌生人连基本的礼貌都可以省去么。。。这下估计被字节拉黑了，以后不用考虑宇宙厂了 #找工作时遇到的神仙HR#

华五本，绩点2.91。9k就行，接受996，接受加班，可压榨。——打开牛客看到消息数吓一跳。感谢评论区，我把预期薪资改高一点再投。老家年薪十万就不低了，问了三个同学定位也就在15w，没想到大家是这么看的。——4.11，A公司一面，面试官让我说招聘要求上的几个知识点的理解，没问别的问题，大概率凉（面经全都有手撕代码，问很多问题，到我这没有)。——4.23某微电子公司技术面，hr面同时线下，梦中情司，hr面没表现好，第二天挂。——4.24彻底停止找工作，考研重开了。——4.25一小时内两个offer，一个15w，一个16w，感谢牛友。

Hive SQL是数仓开发最常用的语言。然而，Hive SQL的性能表现并非总是尽如人意。面对动辄TB甚至PB级的数据量，查询效率的微小差异可能会导致执行时间从几分钟延长到数小时，甚至直接影响业务决策的实时性。更重要的是，Hive运行在分布式集群上，查询性能的低下往往伴随着计算资源和存储资源的过度消耗。这不仅增加了企业的运营成本，还可能因为资源竞争而影响其他关键任务的运行。优化Hive SQL查询性能因此成为数据工程师和分析师必须掌握的核心技能。通过合理的优化策略，不仅可以显著缩短查询时间，还能有效降低集群资源占用，为企业节省可观的成本。以一个实际场景为例，某电商平台需要每日分析数亿条用户行为...