文章内容收录到个人网站，方便阅读：http://hardyfish.top/Kafka 的写入路径是先写 Leader，再由 Leader 复制到 Followers。对生产者而言是否等 Followers取决于 acks（确认级别）。不存在生产者直接同时写 Leader 和 Follower的机制，复制由 Leader 侧串起完成。写入链路：Leader 串行落盘，Followers 异步拉取复制一次写入在分区（partition）维度上发生：生产者把记录发给该分区的 Leader 副本（leader replica）。Leader 将记录追加到本地日志（log）并更新高水位相关状态。各 F...

零实习进大厂，本质上是因为他们的简历证明了他们不需要通过实习来证明能力。很多同学在大二大三就参加过ACM-ICPC等顶级算法竞赛，拿过金银牌，这种含金量远超一份在大厂里偶尔修修边角的实习经历。面试官在招人时，逻辑非常简单：实习经历是证明“你做过类似的事”，而竞赛成绩和高质量的开源项目证明的是“你具备极强的学习和解决问题的潜力”。在大厂看来，潜力往往比经验更值钱，因为经验可以积累，但那种极客般的敏锐度是很难培养出来的。

末九本科参加春招，之前考研，不过已经寄了。这个不是简历，是我现在四年的所有经历，目前主要是不知道选那个方向，大模型算法那些听说很难，但是硬件我又不会，求指点方向。

Spark 3.x AQE 与 DPP题目一：AQE 的三大能力与适用场景场景：你们的离线数仓从 Spark 2.x 升级到 Spark 3.x 之后，发现同一份 TPC-DS 报表整体性能提升了不少，但有些 SQL 在数据倾斜场景下表现差异更明显。Leader 让你梳理并落地 Spark 3.x 的 AQE（Adaptive Query Execution，自适应查询执行）能力，用来统一优化 SQL。要求：说明 Spark 3.x AQE 相比 Spark 2.x 的核心目标是什么，解决了 Spark 2.x 哪些「静态优化」的痛点？结合实际查询场景，分别举例说明 AQE 的 三大能力： 动...