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...

现在求职圈，实习早变成了数量竞赛，人均四五段大厂实习的分享，仿佛经历越多越稳。但这完全偏离了实习的核心价值 —— 它不是堆砌履历，而是低成本试错和验证适配度。对学生来说，1-2 段实习足够了，关键要搞懂两点：一是行业真实运转逻辑和 JD 描述的差距；二是岗位日常是成长还是消耗，值不值得深耕。反之，短期高频的实习反而会成减分项，容易给招聘方留下目标模糊、稳定性差的印象，最终也沉淀不下可迁移的能力。若一段实习只为简历多一行公司名，毫无含金量。说到底，实习不是焦虑的筹码，少而深远比多而浅更有价值。

感谢美团！

大家好，我测开/测试方向的，LeetCode 总共刷了 430 道，包括 hot 100 全部 + 一点 SQL。 我的经验总结一下： 1️⃣ 测试方向面试题不难，把 hot 100 里面 mid 和 easy 刷熟练，基本够用。没必要刷到 1000 道题，浪费时间。 2️⃣ SQL 必须会，但是不需要疯狂刷，掌握基本语法后分类别刷几道就行：排序、分组、子查询之类的。LeetCode 上都有题，挑你想刷的就好。 除了以上，还有快排，归并等常见排序算法； 设计模式没考过手撕，记忆中就被问了一嘴单例如何实现 sql主要是:力扣sql50题 刷了一半，自我感觉把聚合/左右连接/排序/子查询练熟就行