大数据工程师(仓库方向)校招技术栈

说明:
  • 本篇为算法工程师(数据挖掘方向)的校招技术栈,都掌握了,加上项目部分和算法部分,去掉运气的部分,大厂是没什么问题的。
  • 个别特别细节的本篇没有覆盖到,比如paper这些
  • 大数据开发涉及的技术栈在所有技术方向中都算是比较广的,全部掌握通常是对高阶人才的要求。

数据仓库建模(核心):

数据仓库分层:

  • ODS
  • DWD
  • DWS
  • ADS

关系建模:

也叫范式建模,了解前三范式

维度建模:

  • 星型建模
  • 雪花建模

实体表,维度表,事实型事实表,周期型事实表

全量表,增量表,拉链表

Hive和Hive SQL(核心):

DDL:

非常简单,需要掌握但是很少考察

DML:

非常简单,需要掌握但是很少考察

DQL:以下操作的语义和实现


  • Distinct
  • 聚合:group by,group by distinct
  • 关联:inner join, left/Right Outer join, full outer join, Cross join
  • 过滤:where
  • 排序:order
  • Window(开窗函数)
  • UDAF和UDTF


大数据生态:

Hadoop(核心):


  • HDFS:架构,读写流程,存储原理,高可用
  • YARN:架构,三种调度模式,容器
  • MapReduce:架构,shuffle,map和reduce的原理,编程模型,序列化


Spark(重要):和MR的相同不同之处,内存型计算,SQL Engine。基本概念(编程模型)

  • 和MR的相同不同之处
  • 内存型计算
  • SQL Engine
  • 基本概念(编程模型)

Flink(加分):

  • 流式计算
  • exactly-once
  • checkPoint
  • 状态存储

ZooKepper(加分):

  • 架构
  • ZAB协议
  • 基本概念
  • 读写流程
  • Leader Election

Kafka(加分):

  • 架构
  • 读写流程
  • 高可用

OLAP(加分):

  • Impala
  • Presto
  • ClickHouse
  • Kylin
  • Doris


日志采集(加分):

  • flume
  • canal

Hbase(加分)

  • 架构
  • compaction
  • MVCC

Java(重要):

  • Java基础:OOP,类加载,异常,反射
  • Java多线程编程:锁,线程池,volatile,JUC
  • Java的容器类:List,Map,Set
  • JVM:JVM布局,GC
  • Java的IO:BIO,NIO,AIO

掌握任意一门脚本语言:虽然工作需要,但是面试考得却不多
Python
Shell


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