毕竟处理千亿级别的数据和处理百万级的数据，在技术选型、模拟器等等都完全不一样，来了之后也要完全重新培养，没必要。 问题是你怎么知道自己进了大厂就有千亿的数据去处理呢？大厂也有边缘部门，数据量不可能都千亿级。校招的时候很可能你并不知道在哪个部门（很多公司校招都不直接区分部门招人） 即便知道了部门也不一定就清楚他是否是核心业务（一个大部门这么多业务线），有多大的数量级。 如果是中厂核心部门vs大厂边缘业务，那是不是又变成了前者千亿数量，后者qps 10？所以这不是一个“世界观”的问题，而是“方法论”的问题，怎么调查自己未来工作的业务场景有没有成长性的问题。但绝大多数校招生来说，其实是撞大运，你根本没有条件和资源，也没有这个能力调查清楚这个问题，真的。 所以我只能说，超出能力范围的情况下不要乱做预期，不要期望自己在能力范围外下100％正确的决定，你能且只能拥抱变化。