做项目呀，尚硅谷一个离线一个数仓，认认真真跟着做。一个多月差不多能做完。 没项目肯定不太行
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01-21 13:08
华中师范大学 大数据开发工程师
数据开发学习路径（本人亲测）
分享一下我在大数据方向的学习路线，列出的基本上是必须掌握的内容。对于项目方面，建议先离线后实时项目，再之后便是数据湖等项目。另外推荐《大数据之路》这本书，里面涉及到的理论和企业中的白皮书基本一样。平常也可以多翻看各个公司公开分享的技术文章，源码等。比如：阿里的学习文档、美团的技术文档等，在没有实际生产经验时可以了解各个场景下技术选型、底层调优、内存调整、资源配置、数据治理等各个重要环节和内容。1. Java：JAVA SE、JVM、JUC（刚开始只需要看Java基础就可以，不要花太多时间在Java的学习上，也不需要学习一些web框架，因为不管是源码二次开发，UDF开发，还是数仓都不需要用到这些框架，除非涉及到数据平台开发。2. Linux+Shell，熟悉基本操作即可3. Git、Maven（了解会用，如果需要使用能快速学习上手使用即可）4. Hadoop（重点，HDFS，MapReduce，Yarn）5. Zookeeper6. Hadoop高可用（了解即可）7. Flume8. Kafka（重点，时间紧张的话可以大致了解用途，后面可以和Flink一起学，主要用来处理实时数据）9. Hive（重点，需要熟练了解原理，并且会写HQL，以及一些优化，是基础）10. Spark（重点，大部分公司都是写SparkSQL，并且调优，需要明白底层原理，内存结构，SparkUI等，来不及的话可以先跳过Java API编写Spark代码的学习）11. Maxwell、DataX、DolphinScheduler（项目中数据同步、模拟日常调度工作）12. 离线数仓项目：sgg电商数仓6.0（跟着做完这个项目，就知道数仓、维度模型、指标体系等等，以及生产中一些内容。这套教程比较全面，若来不及可以选择sgg其它离线数仓项目）。学到这里可以去找实习，实时数仓等技术可以在实习中抽空学13. Flink（重点）14. MPP架构（如：Doris、Clickhouse、StarRocks）15. 实时数仓项目16. 数据治理17. 数据湖、湖仓一体18. 刷算法、刷sql、刷场景题 #数据开发工程师# #秋招#  #春招#  #实习#  #大厂#
投递美团等公司10个岗位
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02-06 16:57
门头沟学院 算法工程师
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01-21 08:49
已编辑
中北大学 产品经理
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01-29 08:16
已编辑
门头沟学院 大数据开发工程师
面经｜快手-数据开发实习
2024.12.23（一面）一面 （1h 5mins）- 实习拷打  - 快手-评论模版留存率（10 mins）    - 严格漏斗和非严格漏斗的区别  - 字节-链路改造优化    - 延伸：数据的时效性怎么保证（从整体和单点分别叙述）    - 延伸：优化任务的思路    - 延伸：并行度相关的改法（三种）    - repartition（）能改变第一个stage的shuffle write的并行度吗？    - 第一个stage的shuffle write的并行度由什么决定？  - 字节怎么分的数据域  - 字节分了哪些主题域  - 数据域和主题域的区别（主题域：自上向下，从分析的角度划分）  - 分层的意义（复用性和一致性）  - 怎么考虑分层，该分多少层（直接说了没必要在意这个，要理解分层的本质，面试官表明说的也有道理，也抛了另一个观点：肯定要分层，需要有不同粒度的数据，每个人在意数据都不同，比如说老板在意汇总层的数据，数分可能更在意明细层的数据，另外，在做归因分析的时候也需要血缘追踪）- SQL题二面 （26 mins）全程实习拷打- 自我介绍- 字节实习  - 多机房代码一致性怎么保证的（治理存量，增量通过oceanus）  - 多机房涉及到的网络问题（通过全球化数据迁移解决）- 快手实习  - 评论模版留存率    - 严格漏斗和非严格漏斗的区别（准确性和计算量之间的取舍）    - 为什么这样设计    - 最终的目的是什么    - 有没有想过通过抽样解决数据量大的问题- 反问
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02-05 21:50
中国地质大学（武汉） 数据运营
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