一、背景 大数据时代，对数据的使用分析频繁，在数仓层面对数据的管理组织都在考虑用新的技术方案实现更快速的数据计算，算力的发展是底层引擎迭代的驱动力；从最最初的MR计算框架到现在的基于Rdd的内存计算模型，再到向量化计算优化，一步步追求更高性能的计算。数据模型的发展也是从最初的银行范式建模，到现在迭代快速的维度建模反范式建模，团队发展从最初的中台团队到现在的BP模式，都在追求极致的效率。目前，在对数据模型层面对长周期的数据进行访问都在追求避免对底层明细数据的过多扫描，从而实现模型计算效率的提升。本篇重点剖析几种数据压缩方案。主要是基于二进制压缩的方案进行数据模型的压缩。 目前，在对实体进行历史周...

最后再看下工位，就走吧

大家都在鼓励你。自己也要争气啊！！！

1. 简单介绍一下你自己和你的项目经历参考答案：我是XXX，毕业于XX大学XX专业，有X年嵌入式开发经验。我的技术栈主要包括C/C++编程、ARM架构、Linux和RTOS双平台开发，熟悉常用通信协议和驱动开发。在项目经验方面，我主要做过三类项目。第一类是基于Linux的智能设备开发，负责应用层和驱动层的开发工作，实现了设备的网络通信和数据处理功能。第二类是基于FreeRTOS的实时控制系统，主要做传感器数据采集和电机控制，对实时性和稳定性要求较高。第三类是智能硬件产品，涉及到低功耗设计、无线通信和用户交互，这让我对产品化开发有了更深的理解。我比较擅长的是底层驱动开发和系统优化，能够独立完成从...