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数据人的面试交流地

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虽然说每年秋招都很难,但今年真的是难破天际了!即时记录你的面试,跟其他小伙伴抱团交流吧~
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大数据开发学习路线指南(本人亲测)
以下是本人在大数据方向的技术栈学习路线,另外还有诸如HBase、Kylin、实时数仓项目、数据湖项目、湖仓一体等。下面列出的是基本所必须掌握的内容。对于项目方面,建议先离线后实时开发的学习,再之后便是数据湖等项目。另外推荐可以经常翻看《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。类似阿里的学习文档、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基础就可以了,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(除了平台开发之外),像Spring这些web框架,在学习完所有的大数据框架之后,找工作之前如果还有时间,可以去学一学这些框架【加分项】)2、Linux+Shell3、Git、Maven(了解会用,有印象,如果需要使用能快速学习上手使用即可)4、Hadoop(HDFS,MapReduce,Yarn)5、Zookeeper6、Hadoop高可用(了解即可)7、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)8、Spark(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)9、Flume10、Kafka(时间紧张的话,可以先放一放,和Flink一起学,kafka+Flink+Spark是处理实时数据的)11、Maxwell、DataX、Dolphinscheduler(项目中数据同步、模拟日常调度工作)12、sgg电商数仓x.0(跟着做完这个项目,就知道什么是数仓,什么是维度模型,什么是指标等等,以及生产中一些内容)13、Flink14、MPP架构(类似Doris、Clickhouse)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
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春招offer HC被取消后… |求职贴
6月down后继续尝试~【intro】我是UCL(qs top 10)城市空间科学硕士,本科是211机械设计制造及自动化(有工科逻辑底子👩🏻‍💻)过去几年,我的经历有点“跨界”,但核心一直围绕着 数据分析 + 空间信息 + 可持续发展。📍林火遥感监测的研究(发表Remote Sensing论文);📍在浙大某实验室和关联企业中做过与数字孪生、碳排放评估相关的项目,参与一些算法和技术文件的编写。📍python/GIS研究伦敦超低排放区政策(ULEZ)对空气质量的影响;看起来跨度有些大,我其实一直在寻找同一个方向——用数据与空间技术理解和优化真实世界。(🔎详情CV哦)【认真碎碎念】今年6月后迫于求职环境压力,我申请了部分PhD(ESG、城市交通排放、碳中和方向♻️),期间主要在充实研究能力、读文献📄、和导师🧑‍🏫沟通,也因此有一段“空窗期”,希望遇到【不介意】我处于探索发展路径的伯乐呀(福利:面试官还有机会解锁这位 理工+人文混血体 的有趣副业经历👾)。【意向岗位/城市】希望寻找一份能结合我背景和「兴趣」的工作。意象方向:🌍 GIS / 遥感 / 城市数据分析🏙️ 智慧城市、可持续发展研究🌱 碳中和、环境数据分析、ESG政策研究(感兴趣也正学习ing)💡 技术与策略结合的岗位,如数据顾问、其他科技方向的项目助理|解决方案|科研研究助理等等意向地点:上海 / 深圳 /香港(接受Hybrid或部分远程)。希望能加入一个包容多元复合型背景、愿意给年轻人自我学习自我成长机会的团队,不介意我“跨界”的路径,更看重逻辑能力、学习力和独立思考的硬实力和软实力。
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5.26 腾讯云智一面凉经
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