某些公司

学历低了也不行，升本之后更难找工作了

🎈下面是面试过程 0.自我介绍+项目介绍 1.咱们家是哪里的 2.本科成绩怎么样 3.考研多少分（保研的） 4.是学硕对吧？奖学金拿过多少次？ 5.发过论文、专著之类的吗？（无） 6.有没有参加过什么比赛拿到省级以上奖励？ 7.有实习经历吗？ 8.创建线程都有哪些方式？ 9.JVM分为哪些区域？ 10.MySQL除了增删改查之外，还知道哪些关键字？ 11.having子句有什么作用？ 12.redis有哪些数据结构？ 13.用过消息中间件吗？知道哪些？ 14.这些消息队列使用场景有什么区别吗？ 15.设计模式知道哪些？ 16.你在学校最有成就感的一件事情是什么？ 17.现在有其他公司offe...

MySQL: 国民级关系型数据库，是Web应用和大多数互联网公司的默认选择，普及度极高。Redis: 缓存领域的绝对王者，是网站/App高并发访问的必备神器，普及度100%。Spark: 一个非常快的分布式计算引擎，大数据领域的绝对核心，是数据处理任务的标配，普及度和认可度无可撼动。Hive: 它让你可以用写SQL的方式去分析存在HDFS上的海量数据。大数据领域曾经的绝对核心和入门必备。Hadoop: 大数据技术的基石（HDFS：存，MapReduce：算），普及度100%，是入门大数据的起点。Flink: 实时计算的标杆，与Spark构成批流一体两大巨头，在国内大型互联网公司中应用非常广泛。Kafka: 高吞吐消息队列。事实上的标准，是数据管道、微服务通信的绝对核心。ES: 搜索和日志分析领域的标配，普及度极高。Oracle: 又大又贵又稳，银行、政府、大国企的“标配”。HBase: 一个巨大的NoSQL仓库。互联网公司用于存储日志、用户行为等海量数据，普及度很高。ClickHouse: 近年来极度火爆，是实时数据分析领域的明星，各大公司都在用，社区非常活跃。Doris: 源自百度的全能型分析仓库。既能高并发查询，也能做实时分析，在很多公司逐步替代其他复杂方案。HDFS: HDFS是分布式文件存储系统，一个由无数台机器硬盘组成的专门用来存海量文件的大存储系统。RabbitMQ: 传统消息队列的首选，但在超高吞吐量的数据流场景不如Kafka。ZooKeeper: 分布式系统的基石，虽然近年来有etcd等挑战者，但其在Hadoop生态中的核心地位暂时无法撼动。Presto: 可以让你用一条SQL语句同时查询MySQL、Hive、Kafka等多个数据源，快速拿到结果。几乎所有大数据平台都会部署。SQL Server: 微软全家桶专用数据库。Iceberg: 主流数据湖表格式技术之一，由Netflix开源。Hudi: 主流数据湖表格式技术之一，由Uber开源。Cassandra: 高可用的分布式仓库，更强调“无单点故障”，在任何地方都能读写。在国内不如HBase普及。

元戎启行嵌入式面经(友好)(初次面)    开局直接讲项目，我把最拿得出手的项目一讲(tc377 gps+九轴陀螺仪+摄像头+图像处理)的比赛。期间被多处细问但完美解决。    然后问了一个spi通信原理，我给忘了(我怎么能把这给忘了啊😤😤)，只讲了个大概。    问了一个pid，p i d各自含义及用处。    跟面试官讲实话:我才开始背八股文，C++和数据结构还没咋预习，C语言最熟。也就只问了最简单的C语言。(面试官人真的很好😭😭😭)    问了一个二维数组地址是否连续。    问了一个在64位系统下。    short i[]={0，1}    printf(sizeof(i)...