计算机全国编程大赛

听着窗外的风声，泡上一杯热茶，我们抛开那些焦虑的“35岁门槛”和“技术迭代恐慌”，像老朋友一样聊聊“大数据开发”这条路。作为一名在这个行业摸爬滚打过几年的“过来人”，我太理解那种站在庞大的技术栈面前，既兴奋又不知所措的感觉了。Hadoop、Spark、Flink、ClickHouse、Doris……这些名字像一座座大山，还没开始爬就让人觉得腿软。但其实，大数据开发的底色，不是“大”，而是“踏实”。它是关于如何稳稳当当地把海量的数据，变成能看懂的价值。如果你想在这个领域扎根，我想分享一些不仅关乎技术，更关乎心境的建议。一、 关于入门：别急着追逐“新潮”，先学会“慢”很多人刚入门时，恨不得一周学会...

“领导说一不二，同事互称“总”“哥”“姐”，新人必须端茶倒水……”感觉叫哥，姐这些还好（不然刚入职的时候要怎么叫人呢？X工吗）领导说一不二这个不行。端茶倒水也不行。

前言近期，非常多的同学反馈，在各大公司面试中频繁被问到“AI和数据开发如何结合?”很多人的回答仅停留在：“我用GPT、DeepSeek、Kimi 或者豆包查过Python UDF写法、SQL语法等”——这确实偏离了面试官的考察初衷面试官真正想听见的是，你是否将 AI 真正融入数据开发工作流，是否有一些落地实践或创新思考？今天就来跟大家剖析一下，AI和数据开发的结合主要有哪些方面：AI 大模型问答工具辅助开发：利用GPT、DeepSeek、豆包等大模型聊天工具，快速解答日常开发中遇到的技术问题（如 复杂函数使用、慢SQL调优、业务知识搜索等），提升问题排查与学习效率AI 编码工具提升开发效率：借...

这里没熟人，吐槽一下吧，楼主语文不太好，语句可能不太通顺，想到哪说到哪。我只想说字节，你太狠了。。。作为一个校招生，字节landing实在是地狱级别，来到字节已经一个月了，在这一个月里，每天都承受着巨大的压力，每天起床感觉胸闷气短，饭也吃不下，一个月已经瘦了五六斤了（也算是变相减肥了），一想到上班就莫名其妙地喘不过气来，闭上眼脑子里都是代码。压力一方面来自于mt的压力，一方面是自己的压力。我参与的项目是几个月的新项目，项目很多不完善的地方，业务流程不完善，很多代码需要根据做产品的需求做大改动，而楼主从来没有做过业务方面的编码，所以在理解业务需求的时候，非常难受，而且业务线很长，作为承接上下游的中间系统，不仅要了解自己项目的流程，还要了解上下游的流程，导致上手非常困难，也有可能是楼主太菜了QAQ。。楼主12.17入职，一周之内就已经开始做需求了，第一个需求就是新增和修改数据，mt美名其曰给我练手，但是一个小小的新增和修改涉及了太多细节，在字段定义不明确、数据来源不了解、处理流程不清晰的情况下，楼主花了一周时间完成了这个需求，当然做技术方案评审的时候，被吊了好几次，修改了几版方案。需求做完，被测试找出来十几个缺陷，每天不是在修bug，就是在修bug的路上，修bug修的精疲力尽，每天自测都需要花费很长时间，导致lz每天都十分紧张，不敢打开飞书，生怕又收到QA的信息，并且产品设计及其粗糙，很多地方都需要再三确认，严重拖慢进度。好不容易做完还被嫌进度太慢，下一个需求就让我开天辟地，完成整个业务流程的编码，lz真的直冒汗啊啊啊，真把我当老员工对待啊。最重要的一点，mt从来不给正反馈，每次问问题都会被反问，这个流程你真的理解了么，这个需求你认真思考了么，站在用户角度思考了么，站在产品角度思考了么，站在前端角度思考了么，站在QA角度思考了么，总之得不到什么有用的回复，每次问问题都是煎熬，从来得不到肯定的回复，要不就是反问，要不就是让lz去问产品，去和其他人对齐，每次都不被肯定的滋味真的很难受，导致lz现在不敢问问题，生怕再被吊，真的难受啊啊。顺便说一嘴，字节的福利是真的好，饭菜也很好吃（虽然我不大能吃得下）。今天11点刚到家，洗漱完上床已经快12点了，今天先写到这里吧，给自己留半小时抖音时间，毕竟只有睡前的时间是属于自己的。世界是个巨大的围城，有人想进来，有人想出去，不正真体验过不知道自己想要的到底是什么。。加油吧。