第一次看到招 scala 的，我想以后你们还会需要做推荐算法的吧，刚起步就不打扰了，1 年后试试吧😂

scala 这么难找工作的吗。。。

@CruelMoon 先确定问题再想办法解决，join 就留意下是不是有小数据 join 大数据了，如果是这样的想办法能不能不 join，比如丢进广播用到再查

@CruelMoon 数据倾斜的原因有好多种的，上网随便找下例如： http://www.jasongj.com/spark/skew/ 这里讲的几种，你先看下倾斜的数据有没有什么特征，然后找找那些会移动数据的操作看看是哪一步开始出问题吧

@zndbly 现在 java 或多或少都会用到 hbase 啊，solr 啊，redis 之类的吧，先学工具呗，会用了再去看里面是怎么调度的，比如 hbase 的存储和检索，看到这里基本就可以转行做一些大数据的工作啦，然后看先做什么方向再去学一下呗，类似 ETL，数据仓库之类的，又或者流计算和传统的批量计算。反正我是这么学过来的。。。。。

不好意思，，就是排列组合。。我把这道题的意思想成 LOL 的波珠妹了，以为一共就 3 种球。。。。。

@VoidChen 或者说 n/3 个技能。。。。。。。。

那啥，我没玩过 dota，但是我看你们的描述，你们可能搞错了一点东西，n 个球，有没有限制球能不能重复用，另外就是 n 个球都是什么球，比如 n 个都是冰球，当 n > 2 的时候 1 个技能。我觉得这道题有点问题吧，跟 N 的关系好像就只是是不是＞ 2 了？

@CruelMoon 其实是因为 scala 和 java 挺像的，少了一些繁重的类型而已，所以我才上手快一点。。spark 理解转换和 action 那几个算子到底会做什么就好了，不敢说学明白，只能说能开发了。你拿 python 调用 spark 应该也是调算子吧？我的一点心得：通过转换算子把数据处理成好用的格式，action 执行计算，得出一个 rdd 丢到下一步同样处理，这样几轮下来什么都搞定了= =

给自己一点信心吧。不过 boss 直聘我看舍友反馈说是答复率最高的了，你看看是不是简历没写好或者找的工作不对口= =

@zhwithsweet 舍友就是前端的，最近找工作也都说不好找，公司似乎还偏爱廉价的应届生。。

@zndbly 公司按绩效考核来提薪，过完年我看了下绩效，部门没有一个能提的。。应该说公司也没有几个能提的。。所以才超级焦虑

@luosuosile 这么巧，我也在关注考研，但是对自己没信心，看了些学校报考需要雅思 6 分以上，现在在准备中

记录一些机器学习的学习过程的博客，目前在基于 spark mllib 在做，预计今年 6 月份之前把里面的算法都过一遍，大约 2 周更新一篇，看工作忙不忙了。
https://voidchen.cn/

其实也是不吐不快，六字真言我选择忍，少的工资就当再交一次学费吧，其实也是看到那个说“洗简历”的帖子才突然觉得有点发闷，如果面试过了我觉得我能胜任那些工作的，当始终还是不愿意骗人。
很喜欢陈奕迅的葡萄成熟时：
“但见旁人谈情或引诱
问到何时葡萄成熟透
你要静候 再静候
就算失收始终要守”

居然没人推荐 HP 的 spectre，都不在意颜值吗 = =

@Asice List 也是分 ArrayList 和 LinkedList 的。你问数组和队列确实有点不太恰当，因为这两个东西一个是存储结构一个是数据结构，直接拿来对比也是有点懵

@morethansean 大概是“除了我以外在座各位都是键盘侠，别瞎 BB 打扰到我用 TNT 提 PR 了”。其实事情本身是件好事，想要改变整个环境规范也非一日之功，就是心急了想提前摘果子= =

BLOCK，感觉 V2 也快呆不下去了，一楼还 @PP，还删了假装什么都没发生= =