双非硕电子信息

我的暑期实习结束了差不多一周，犹豫许久，还是决定将我的心路历程分享给大家，说不定可以帮助到许多兄弟姐妹。之前发过一篇帖子，略有反响，看到许多兄弟姐妹与我有同样的烦恼。其实这没有很安慰到我，只觉得大家都很辛苦，我感同身受。我二月中开始准备所谓的八股，月底开始投递实习，官网投递仅记录的就有100左右（单论公司而言），boss+脉脉200多个应该是有。可能是因为受到在国外找工作的经验的影响，我打一开始投递就是奔着海投去的。我不觉得所谓的保守申请（我看到好多兄弟都是只投递20+/30+）会适用于广泛的人，我同样也不觉得所谓的面试转换率/offer转换率/沟通回复率这些数字什么有帮助的，具有参考性的数据...

bg:双非本，211硕，计算机，两段实习，一段中小厂，一段中厂简历挂，笔试挂的就不说了0:   腾讯IEG，处女面，很紧张，回答的不好，挂了才算满足我的心愿。1：腾讯TEG，面试基本上都回答出来了，有一两道问题是在面试官引导下回答出来了，手撕也A了，然后泡池字八天，因为约面的时候面试官迟到了两次，总觉得他把我忘记了，遂催了两次，遂挂2：美团，面试都回答出来了，手撕也A了，估计是技术栈不太匹配吧，本人cpper，反问环节问了一下面试官说是Java，泡池子6天，挂3：字节跳动，面试都回答出来了，手撕也A了，这个岗位比较奇怪，我没有投递这个岗位，但是收到了这个岗位的面试邀请，疑似KPI面？面试完之后，两小时之后，挂。各位佬看看简历哪里还有需要修改的地方，或者哪里需要优化，请各位佬嘴下留情，单纯嘲讽的话还是另寻他路，谢谢大家真诚的建议，也欢迎各位春招/实习失意者诉苦，大家一起抱团取暖#暑期实习# 找实习 #大厂实习# 计算机实习

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...