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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...

大一大二跟着学校老师做项目打比赛，没想着找日常实习，加上还有其他杂务耽搁。十一月初投了字节训练营但笔试被刷了，一直到十一月底才开始投简历。在boss上投了半个月，投出去七八份，其中有一份内推进快手的客户端，最后也没有音讯。前几天拿到一家小公司的安卓实习面试，结果面试前几分钟告诉我岗位招满了（不过boss上那个HR通知我的时候确实也显示停止招聘了）。八股和算法方面刷了一个多月了，目前主要有以下想法：1. 继续完善IM项目的客户端部分，比如移植到手机移动端上，然后明年争取找大厂客户端实习（有经验的学长推荐多投字节腾讯cpp）。2. 继续完善IM项目的服务端部分，找c++后端实习。但c++软件在制造业比较多，互联网相关的实习少。考虑音视频的话，可能得报班快速做出东西。3. 这学期结束我会做一个大数据相关的课设，在考虑投专业相关的数据开发、数仓这些岗位。4. 还有一个兜底方案：今年暑假的比赛，让我有了在国家电网实习的机会，但还是得准备面试，而且转正要考编。希望大家给点建议，欢迎交流讨论。

在使用AI编程的过程中，我逐渐发现，高效的关键不是“让AI替我写代码”，而是“让我和AI一起写代码”。首先，我会把需求拆得足够清晰再提问。与其说“帮我写一个系统”，不如具体说明功能、语言、框架和预期效果。描述越清楚，AI给出的代码越准确，也能减少反复修改的时间。其次，我把AI当作编程助手，而不是一次性生成器。我常用它来生成函数、优化逻辑、排查报错或解释代码，而不是直接复制整段代码运行。通过逐段验证和理解，我既提高效率，也不会失去对项目的掌控。同时，我会持续迭代提问。如果第一次结果不理想，我会补充条件、指出问题、要求优化。把对话当作协作过程，而不是单次请求，效果往往更好。对我来说，高效使用AI ...