数据人的面试交流地

最近集中面试，感悟颇深。发现头部的候选人非常真诚，你问他手边有offer吗，他直接跟你说我有哪几份，甚至薪资都毫不隐瞒。问他想不想留下来，回答的也毫不拖泥带水，我有兴趣，但是需要评估一下，真的是不卑不亢。反而那些非头部的同学，面试的时候会特地强调我是xx粉，非常喜欢你们公司，我有很多同学也在这边，希望可以长期发展，态度摆的真的是非常正。当然，态度这东西一般我们只是参考而已，毕竟无从考察真伪。但是从面试过程来看的话，那些offer收割机同学沟通起来就是很顺畅，很舒服。究其原因，不排除本身能力很强的（这种天赋异禀之人毕竟很少），但是回答问题的技巧，对问题的解读等等这些软实力，我觉得相比于能力来说更...

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