想问一下牛友们满帮综合评估泡池子能泡出来的概率大吗？我们这批已经发了意向了，不过我没收到，hr说排序比较靠后，泡出来的概率大吗？

都是测试开发岗位🪧offer1: 满帮（已开奖）薪资：（n+4）*13.5优缺点：南京地理位置我喜欢，薪资应该是offer里最高的；工作强度大，听说是995，还裁应届生？🪧offer2: 科大讯飞（下周或下下周开奖）薪资：往届应该是n*14优缺点：合肥生活成本也较低，在消费者BG算是公司比较好的部门了，业务是做AI产品，比较符合发展趋势；薪资绩效占比高，听说入职即巅峰？似乎加班也比较严重🪧offer3: 度小满（11月底才开奖）薪资：往届应该是n*15优缺点：base地在北京，城市和公司平台好，福利也算是offer里最好的，听说是1085作息？行业是金融方面的，大概率是信贷业务，测试要求和压力会更高一些吧现在好纠结这几个offer怎么选，求助大家可以给一些建议～十分感谢🙏

1.简单问问项目2.Spark的执行流程3.宽窄依赖4.RDD和Dateframe5.RDD:是 Spark最基础的分布式数据集合抽象，本质是不可变的、分区的元元素集合(可以是任意类型的对象,如整数、字符串、自定义类等)。它没有预设的Schema(数据结构)数据以"对象"形式存在,Spark对其内部数据类型无感知。6.DataFrame:是带有Schema的分布式数据集合,类似于关系型数据库中的表(有列名和列类型)，但数据分布式存储在集群中。它本质上是RDD的扩展,在RDD基础上增加了Schema元信息(扫描述列名、数据类型等)使Spark能理解数据的结构。7.排序窗口函数8、python的特点9.is和==的区别判断值是否相等用(如比较数字、字符串、列表内容);判断是否为同一个对象用 is(最常见场景是判断xisNone,检查变量是否为None对象)。sq1:跑得慢,哪里可能有问题-----识别倾斜,拆分处理

1. 【满帮海外业务（子公司） 南京】：base (n+7.5k)*13.5，总包N+4w新业务，做东南亚和欧洲货运平台，网上信息很少，开盲盒强度略大，995签约主体是新成立的公司，股权结构上看和满帮完全独立，不知道简历上能不能写满帮2. 【招银网络科技 深圳】base n*12，总包N（大概率能拿满）不知道哪个组，也是开盲盒，12月就要入职，强度可能比满帮略低，base低跳槽认可度不明跳槽涨幅是看base还是总包？