ZF 指标

我司根本不需要招人，但现在要接收 2500 名应届生，公司党支部还派了专员来跟进。

而为了给应届生腾出坑位，就只能拿老员工开刀，导致一部分人转岗，一部分人被清退。

来个反面教材。

周六，大太阳，气温 30 多度，领导组织我们在露天足球场玩了 3 个多小时的飞盘。

到了饭点，点个菜也抠抠搜搜，10 个人就点了七菜一汤，生怕我们超过预算。

最后玩没玩好，吃没吃好。

@kahloy #10
感觉你们像摸着石头过河，很多问题还没想明白，上面一给压力，下面就急的不得了。

我们前期是把所有东西都部署在 k8s 上，简单又方便，直接一把梭，能用较少的人力跟资源来支持公司的业务。
后面公司业务起来之后，数据激增，k8s 上部署的一些东西问题就多了起来，慢慢的成为了技术债务。
后续像工作中常用的中间件，比如：MySQL 、Redis 、Kafka 、Elasticsearch 、ClickHouse ，就慢慢的全部部署到物理机上去了...

所以，首先你们是如何规划的，ClickHouse 是部署在哪里，能分配的资源（人力资源+服务器资源）是多少，这些得先想明白了。

还有，目前市面上的 ClickHouse 绝活哥，年包不会少于 60w 。我司挖了 1 个阿里的、2 个神策的 ClickHouse 绝活哥，3 个人一年的人力成本都快 200w 了，后面还得持续投入，所以玩这个是很花钱的。
如果公司业务不是深度依赖 ClickHouse ，真没必要招这类绝活哥。

刚发消息给了他们，看谁对这个有兴趣吧！

@yikuxia #41
参照目前的就业环境和你个人的情况来看，广度能帮助你更好的就业。
如果学历好并且年轻，就走技术深度路线进大厂，这类人在大厂是很吃香的。

@weijancc
你这数据体量小的可怕，很多问题都还没暴露出来。

我做的这个项目，每天 5 亿+ 的数据量，使用 Flink 做实时计算，Kafka 作为数据流转容器，经过多层级数仓，最终入库 ClickHouse 。

因为公司数据都存储在 IDC 机房，所以 ClickHouse 也部署在里面，每次服务器一打补丁或者 ClickHouse 升级就炸，还经常出现一些莫名其妙的问题，偶尔来几个疑难杂症折腾人。

后面高薪挖了 3 个 ClickHouse 绝活哥，从架构层面统筹、资源层面规划、使用层面整改...
现在出问题的次数很少了。

ClickHouse 是挺复杂的，我搞了两年，理论知识没问题，但一出实际的生产问题就开始头痛，尤其是一些找不到原因的问题。

楼下有很多人一张嘴就上云，但是很多公司的核心数据都是放在自建的 IDC 机房内，这是公司最为核心的数据资产，怎么可能上云。

其实可以换个思路想一想，你在工作中用了这么多年的 Vue ，相比于后端兼职写 Vue 的人，有什么优势？

这涉及到技术行业中 "技术专精" 跟 “技术广度” 的问题：
- 技术专精就是我们常说的绝活哥，也就是对某个技术研究的很透彻，在市面上是属于 Top 级别的。
- 技术广度是什么都会一点，能完成日常工作，但是对每个技术都理解的不深。

后续就看你个人的选择了。

你这种情况很特殊，一般像技术总监这种级别的人入职，都会带上几个以前的心腹一起过来。

不然你就是一个光杆司令，难道还指望原公司的老油条帮你么。

你的描述太粗糙了，可以更加详细一点。

比如：
你们预算多少？需要投入多少时间？
什么业务？存储的什么数据？数据增量多少？
具体问题是哪方面？部署？规划？架构？

如果是较为核心的业务数据，建议公司招个全职的 ClickHouse 绝活哥。

如果是通过类似于 Kafka + Flink + OPS->DWD->DWM->DWS->ADS + ClickHouse 实现可视化数据平台的，建议找个懂 Java 跟大数据的架构师帮你们好好规划一下。

还有，ClickHouse 绝对不仅仅是部署，“会用“ 跟 “用好“ 是两个概念。

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