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1.自我介绍2.用过hive吗3.hive内部表外部表4.hive动态分区5.动态分区灵活性高噶，结束他好像很忙，直接到此结束了，但既然还要我问他一些问题，比如进公司谁带我，部门情况，应该不是不满意吧……

在网上吐槽一下发泄情绪，做个实习生感觉天天被pua，拿着一花就没的工资，想让我做多少事……i人这几天因为工作疯狂内耗，因为这几天有很忙的工作要做完，所以每天上班都打起十二分打起精神做事，结果还是被说了！起因：每天都会汇报工作进度，每次都会给一大堆建议，每天修改建议要花很长的时间，达不到要求会说你，速度不够快要说你，我感觉这不是在找实习生，是在找一个大冤种啊本人吃了太有责任心的亏，每天下班都累得要死要活，还要每天听一大堆非正面的建议……infj还老把情绪自己吞，明明这几天调整作息早睡早起（除了今天，生气睡不着），每天吃得超健康，结果上火下巴长痘，和我妈一聊说我绝对是心火太旺，意识回来后真正发现了...

一·语言方面：由于很多大数据框架都是基于JAVA开发的，个人认为JAVA语言是必不可少的，有余力的话可以去掌握以下PYTHON😊二·数据结构与算法：大二课上没好好学，现在只能再补一遍了，悲😣打算刷完Leetcode的Hot100就先放一边，等秋招再刷别的题😇三·MYSQL:一个关系型数据库管理系统，SQL BOY的开始，初步领略通过建表来管理数据的思想，学完可以去刷一下基础50题和进阶50题（虽然本菜鸡只刷了基础50😓）四·Linux:会安装虚拟机，掌握常见linux常见命令即可五·Hadoop:一个分布式计算框架。所谓分布式，就是将一台电脑无法处理的数据量分散给一个由多台电脑组成的计算机集群来处理，互相分工，彼此合作，形成一个有机整体。框架分为三部分：HDFS（数据存储），MapReduce(数据计算），Yarn（资源调度）。虽然MapReduce已经逐渐被Spark淘汰，但思想依然值得借鉴。高可用机制也应当学习六·Maven:会用即可，打包项目用的七·Hive：也是一种SQL，有了MYSQL的基础应该还算好理解八·Scala和Spark：Spark是用Scala写的，在学习之前得先浏览一遍基本语法。Spark是基于内存的批式计算引擎，已经逐渐取代MapReduce（基于磁盘的计算引擎），APACHE也基本上停止了对MapReduce的更新（经典白学😃）。将来很多离线数仓项目也都是基于SPARK的，可以说非常重要了九·Kafka，Hbase，Flume和ZooKeeper：都是一些小组件，将来面试可能会问到十·Flink：一个流式实时计算引擎，本人JAVA基础较弱，听的时候也是懵懵懂懂当然，仅仅这些肯定远远不够，本人将来还要学Doris，数仓建模理论，数仓项目，八股面经等等。上述理解如有错误还请友好指正（叠甲叠甲叠甲😱）。这些理论也只是匆匆过了一遍（大一太贪玩，大二2月份才开始学），发布笔记也只是记录自己的学习过程，提醒自己不要懈怠（还有当个免费网盘😏）。如果能帮助到你就更好了，虽然我也比较迷茫😖

time：2025年6月17日晚9点这个纯小公司，感觉就是缺人过去维护吧，如果有想着急实习的，可以在Boss上面看看。1.问我了一下腾讯云的实习，我大概讲了一下。2.问了我的学历，能不能保证实习时间。好像没了，一直在闲聊什么，跟我说公司那边房子不用担心，还有一天25的餐补，我越想越觉得是个坑，让我一周之内到岗，对了，说是一个研究所，base在合肥那边，今天拒掉了，实习工资的话，本科好像是100-150，这篇就这么多。