复盘一下失败的线下面试经历

Timeline 9.26 笔 10.8一面 10.9 二面 10.12HR 面完半小时意向最顺利的一集，开摆#阿里云#

以下是回忆版（非顺序）1.自我介绍2.简历比较感兴趣的非技术内容（相当于破冰）3.项目介绍（烂大街WebServer的共识），学到了什么，为什么选这个，自己有做什么创新的地方吗4.Linux常用命令5.static6.快速排序中，什么样的数据最快？从计算机视角，而非人的视角7.switch-case用过没，如果是大量判断场景，性能如何（答了和if-else的区别）8.事务和隔离级别，为什么要用事务9.你认为自己简历中有什么项目值得分享（这个问题出来我就知道无了）10.宏定义中，后面为什么加括号11.多版本并发控制？undo log和redo log？上述问题并非全部反问：数据库国产化中的技术难...

各位大佬，后辈目前研1，专业是金融科技，本科学的是应用统计跟应用数学，求职方向是数分，有两端数分实习，一段是上市快消公司的一段是电子产品领域的跨境电商公司因为数分现在实在太卷了，加上之前面试数分实习的时候，罕见的遇到了不止一家公司问是否有数仓使用经验，都以我沉默答不上而宣告失败。痛定思痛后我决定补充数仓知识同时把数仓作为并行求职路线本科的时候接触过python，sql，实习也干过写sql，做报表，Bi可视化，写python数据处理脚本这些工作内容，但是没有大数据组件使用经历。从九月开始跟网课学，现在学了hadoop，hive，spark三个大组件，还有zookeeper和kafka，现在正在做一个离线数仓项目（hive + pyspark）想请教一下大佬们有人也是应用统计转数仓的吗？这样做前景如何？以及目前我预计下周五之前做完项目，做完项目之后应该做哪些准备呢，是直接开始背大数据组件的相关八股？如果不找实时岗位，flink一定要学吗？另外，我咨询过不同的信息渠道，有些前辈说大数据可以用python解决，有些前辈说还是得学java，请问有前辈可以就这个问题答疑解惑吗？面试的时候，八股文部分考核，是聚焦大数据组件的八股，还是也会出现计算机网络，操作系统这些计算机专业科班才会接触的内容呢（如果是后者那恐怕应统专业是要跟大数据无缘了）#数据人的面试交流地##牛客在线求职答疑中心##你后悔选择现在的专业吗#

本地缓存是将数据存储在应用程序所在的本地内存中的缓存方式。既然，已经有了 Redis 可以实现分布式缓存了，为什么还需要本地缓存呢？接下来，我们一起来看。 为什么需要本地缓存？ 尽管已经有 Redis 缓存了，但本地缓存也是非常有必要的，因为它有以下优点： 速度优势：本地缓存直接利用本地内存，访问速度非常快，能够显著降低数据访问延迟。 减少网络开销：使用本地缓存可以减少与远程缓存（如 Redis）之间的数据交互，从而降低网络 I/O 开销。 降低服务器压力：本地缓存能够分担服务器的数据访问压力，提高系统的整体稳定性。 因此，在生产环境中，我们通常使用本地缓存+Redis 缓存一起组合成多级...