大数据架构师技能整理

超人学院——大数据架构师技能整理大数据通用处理平台

Spark

Flink

Hadoop

分布式存储

HDFS

资源调度

Yarn

Mesos

机器学习工具

Mahout

Spark Mlib

TensorFlow (Google 系)

Amazon Machine Learning

DMTK (微软分布式机器学习工具)

数据分析/数据仓库(SQL类)

Pig

Hive

kylin

Spark SQL,

Spark DataFrame

Impala

Phoenix

ELK

8.1 ElasticSearch

8.2Logstash

8.3Kibana

消息队列

Kafka(纯日志类，大吞吐量) RocketMQ

ZeroMQ

ActiveMQ

RabbitMQ

流式计算

Storm/JStorm

Spark Streaming

Flink

日志收集

Scribe

Flume

编程语言

Java

Python

Ruby

数据分析挖掘MATLAB SPSS

SAS

数据可视化

D3.js ECharts Excle Python

机器学习

机器学习基础聚类

时间序列

推荐系统

回归分析

文本挖掘

决策树

支持向量机贝叶斯分类神经网络

机器学习工具

Spark Mlib

TensorFlow (Google 系) Amazon Machine Learning DMTK (微软分布式机器学习工具) 算法

一致性

paxos

raft

gossip

数据结构

栈，队列，链表

散列表

二叉树，红黑树，B树

图

常用算法

1.排序

插入排序

桶排序

堆排序

2.快速排序

3,最大子数组

4.最长公共子序列

5.最小生成树

最短路径

6.矩阵的存储和运算云计算

云服务

SaaS

PaaS

IaaS

Openstack

Docker

大数据工程师简历模板标准版

大数据工程师简历模板标准版张* 居住地：北京 E-mail：最近工作[1年6个月] 公司：XX有限公司行业：房地产开发职位：数据分析工程师最高学历学历：本科专业：电子商务学校：北京外国语大学求职意向到岗时间：一个月之内工作性质：全职希望行业：房地产开发目标地点：北京期望月薪：面议/月目标职能：数据分析工程师工作经验

2013/6—2014/12：XX有限公司[1年6个月] 所属行业：房地产开发信息部数据分析工程师 1.房产二手市场业务数据整理分析、各门店业绩情况整理分析; 3.参与公司数据仓库开发; 4.参与开发过程中的各项工作; 2012/8—2013/5：XX有限公司[9个月] 所属行业：快速消费品信息部首席信息官CIO 2.建立信息管理系统，从业务调研，系统开发，到后期实施全程主导参与; 2007/9—2012/6北京外国语大学电子商务本科证书语言能力英语(良好)听说(良好)，读写(良好) 基本情况姓名性别女出生日期 1985.11.21 民族汉族

婚姻状况已婚教育程度本科工作年限 4年群众现有职称无户口所在地山东省青岛市现居住地青岛市联系方式电子邮箱求职意向期望从事职位：数据分析师期望工作地点：青岛市自我评价 2、熟练掌握常用的数据挖掘方法，算法和相关工具、熟练使用SAS软件; 3、数据处理能力很强，熟练使用Office软件; 工作经历

单位性质：合资所任职位：数据分析师工作地点：青岛市职责描述： 1、根据业务需求，制定用户使用行为数据的采集策略，设计、建立、测试相关的数据模型，从而实现从数据中提取决策价值，撰写分析报告; 2、跟踪并分析客户业务数据，为客户的发展进行决策支持; 3、完成对海量信息进行深度挖掘和有效利用，充分实现数据的商业价值; 4、支持微博事业部等产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求。单位性质：国企所任职位：数据分析助理工作地点：青岛市职责描述： 1、完成对行业销售及相关数据的分析、挖掘，熟练制作数据报表、撰写评估分析报告; 2、独立完成用户行为特征与规律的分析，关注市场动态与风险，为产品方向提出合理建议; 3、在分析师的指导下构建公司业务领域数据分析与挖掘模型和方法论; 5、完成数据分析相关的需求调研、需求分析等。项目经验项目职责：

高级开发人员架构师面试题

高级开发人员架构师面试题此文中所提到的面试题是园子中Tony Qu兄弟翻译过来的，特此感谢高级开发人员/架构师1 DateTime.ParsemyString 有问题，当myString丌能满足时间格式要求的时候，会引发异常，建议使用DateTime.TryParse 2PDB PDB是用于保存调试和项目状态信息的文件，在debug 的时候将产生pdb文件，调试的时候应该放在和对应应用程序集相同目录。3 cyclomatic complexity 丌知道，望指教？4 lock private static object instrace static object lockedObj new object public static void LockTest if instrace null lock lockedObj if instance null instance new object 5 FullTrustGACassemblyFullTrust FullTrust完全信任。放入GAC中的Assembly是否FullTrust我的理解丌是。我理解FullTrust是可以通过代码设定的6 可以更加灵活的设置对代码的访问权限，实现代码级保护。？这点丌是特清楚，有明白的给讲解下7 gacutil /l find /i Corillian 全局程序集缓存中如果有Corillian就更新该程序集，没有就安装8 sn -t foo.dll 显示程序集foo.dll的公钥标记9 DCOM135 135端口，因为DCOM的端口号是随机分配的，默认情况下，会分配1024以上的端口号，所以默认情况下DCOM丌能穿越防火墙。因为根本丌晓得开哪个端口。但有解决办法可以使DCOM分配的端口号固定，有关内容我在https://www.360docs.net/doc/c59975998.html,/jillzhang/archive/2008/02/20/1075057.html 有过一些描述。135是远程过程调用RPC的默认端口10OOPSOA 我想OOP和SOA应该没有对比性吧。OOP是一种编程模型，强调将复杂的逻辑分解出小的模块，特性是继承，封装和多态。而SOA是一个技术框架，技术框架和编程模型应该说丌是一码事吧？SOA的思想是将业务逻辑封装成服务戒者中间件提供给应用程序来调用，当然其组件化思想是继承和发扬了OOP的优点。11 XmlSerializerACL 我只知道XmlSerializer是将对象的属性和字段进行序列化和反序列化的，序列化成为xml数据，反序列化再将xml转换成对象。应该至少需要ACL权限中的读权限. 12catchException 原因可能有两点：1）try..catch在出现异常的时候影响性能2）应该捕获更具体得异常，比如IOExeceptionOutOfMemoryException等13Debug.WriteTrace.Write Debug.Write是调试的时候向跟踪窗口输出信息。当编译模式为debug的时候才有效，为release的时候Debug.Write在编译的时候会忽略而Trace则是在debug和release两种模式下均可以向跟踪窗口输出信息。14Debug BuildRelease Build Debug会产生pdb文件，release 丌会。Debug用于开发时的调试，丌能要于部署，而release用于部署.debug编译一些特殊代码，比如IFDEBUG Debug.Write等，而Release则会将那些特殊标记省略15JITassembly 方法，道理很简单，因为对于一次运行，很可能只用到一个程序集中极少数类型和对象，而大部分可能并丌会被使用，此时CLR傻乎乎的给整个程序集都给Compile了，CLR丌是傻疯了么16 抽象类能有具体实现，而接口只定义行为规范，丌能有具体实现。一个类只能继承一个父类，但能实现多个接口。17a.Equalsba b 丌一样。多数情况下，a.Equalsb表示a 不b一致，ab表示a不b的值相等。也可以有具体重载（多谢Jeffrey Zhao 的指正）18 对象一致是指两个对象是同一个对象，引用相同。而对象相等是指两个对象的值相同，但引用丌一定相同https://www.360docs.net/doc/c59975998.html,deep copy 实现IClonable接口20IClonable IClonable方法是实现深度复制的接口，实现它应该能深度复制一个对象出来。深度复制的特征的调用对象的构造方法，创建新的对象，包括创建对象中嵌套的引用对象的新实例。而Shadow复制则丌同，是浅表复制，丌重新创建新实例。浅表复制的实现是Object.MemberWiseClone. public class Name public string FirstName public string LastName public class Person:ICloneable public Name PersonName public string Email /// /// Deep Copy的例子/// /// public Object Clone Person p new Person p.Email this.Email p.PersonName new Name p.PersonName.FirstName this.PersonName.FirstName https://www.360docs.net/doc/c59975998.html,stName https://www.360docs.net/doc/c59975998.html,stName return p public void ChangLastNamestring lastName https://www.360docs.net/doc/c59975998.html,stName lastName public static void Main Person p new Person p.PersonName new Name https://www.360docs.net/doc/c59975998.html,stName jill

从职场角度解读大数据工程师及岗位现状

从职场角度解读大数据工程师及岗位现状手机微信关注公众号ID：datadw 学习数据挖掘，研究大数据，关注你想了解的，分享你需要的大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。这群人在国外被叫做数据科学家（Data Scientist），这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英（LinkedIn）和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。不过在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟，“你很难期望有一个全才来完成整个链条上的所有环节。更多公司会根据自己已有的资源和短板，招聘能和现有团队互补的人才。”领英（LinkedIn）中国商务分析及战略总监王昱尧对《第一财经周刊》说。于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘

工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。王昱尧认为，在一个成熟的数据驱动型公司，“大数据工程师”往往是一个团队，它意味着从数据的收集、整理展现、分析和商业洞察、以至于市场转化的全过程。这个团队中可能包括数据工程师、分析师、产品专员、市场专员和商业决策者等角色，共同完成从原始数据到商业价值的转换—概括来讲，这是一个支持企业做出商业决策、发掘商业模式的重要群体。由于国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段，因此能从其中挖掘出多少价值完全取决于工程师的个人能力。已经身处这个行业的专家给出了一些人才需求的大体框架，包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景，当然如果能对一些特定领域或行业有比较深入的了解，对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助。虽然对于一些大公司来说，拥有硕博学历的公司人是比较好的选择，不过阿里巴巴[微博]集团研究员薛贵荣强调，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。除此之外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。“他得知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求。”

(完整版)架构师面试问题指导性框架

架构师面试问题指导性框架 1. Java基础问题 (3) 1.1. 所有Java类的基类是什么？ (3) 1.2. Object类中有哪些方法？（说出三个） (3) 1.3. equals和==的差别？ (3) 1.4. hashCode的作用 (3) 1.5. hashCode和equals方法的关系 (3) 1.6. 如何停止一个线程？ (3) 1.7. Thread.setDeamon()的含义？ (5) 1.8. ClassLoader的功能和工作模式？ (5) 1.9. 列举几个Java Collection类库中的常用类，试简述其类结构。 (6) 1.10. Input/OutputStream和Reader/Writer有何区别？何为字符，何为字节？ (6) 1.11. 如何在字符流和字节流之间转换？ (6) 1.12. GC垃圾收集是什么意思？怎样的对象会被收集？ (6) 2. JavaEE的问题 (6) 2.1. Serlvet/JSP相关 (6) 2.1.1. JSP的工作原理 (6) 2.1.2. Servlet中的session工作原理 (6) 2.1.3. WEB层如何实现Cluster (7) 2.2. EJB相关 (7) 2.2.1. EJB的类型 (7) 2.2.2. EJB的工作原理 (7) 2.2.3. EJB的应用领域 (7) 2.3. JMS相关 (7) 2.3.1. JMS的模式 (7) 2.4. JDBC/JTA/JTS相关 (7) 2.4.1. 用JDBC怎样从数据库中查询一条记录？ (7) 2.4.2. Transaction有哪几种隔离级别？（Isolation Level） (7) 2.4.3. Global transaction的原理是什么？ (7) 2.5. WebService相关 (8) 2.5.1. 简述WebService是怎么实现的？ (8) 2.6. Ant/maven的知识 (8) 2.6.1. 用过ant或maven吗？它们是什么？有什么特点（或好处）？ (8) 3. 开源软件的问题 (8) 3.1. Spring相关 (8) 3.1.1. Spring的核心理念是什么？ (8) 3.2. iBatis/hibernate相关 (8) 3.2.1. 简介hibernate和（或）ibatis，及它们的异同、优缺点。 (8) 3.3. 其它软件 (8) 3.3.1. Web层框架 (8) 3.3.2. 数据层框架 (8) 3.3.3. 普通工具类 (8) 3.3.4. 测试框架 (8) 3.3.5. Service框架 (8) 3.3.6. (9) 4. OOA/OOD (9) 4.1. OOD的原则 (9)

大数据培训学校哪个靠谱

大数据培训学校哪个靠谱大数据技术人人都想据为己有，但若要习得真正的大数据技术，想在一个公司站稳脚跟，还要选择一家靠谱的大数据培训学校进修。对于大数据培训学校的选择，一定要擦亮眼睛，找到适合自己的那个，才能真正发挥自己的实力，激发自己的潜力。学习大数据开发，课程很重要，它决定着你学到的技术是不是能跟上时代的发展；老师很重要，他决定着你能不能将知识全部消化吸收，掌握核心技术关键点；就业率很重要，它是一个培训学校实力很直白的表达。千锋大数据的课程设置：千锋教育拥有真正的大数据课程，启用商业数据使用、全栈数据开发，吊打初级工程师。与亚马逊达成战略合作，企业项目真实还原，让学员积累真正的开发经验。名师配好课，17年项目经验总监统领全程面授，课程覆盖云计算与机器学习等热门技术，为万余企业定制培训。千锋大数据的师资力量：千锋教育大数据拥有众多实战派讲师，金牌讲师齐聚，主流巨擘带你引领大数据时代。讲师全部遴选自有多年一线实际项目经验背景的资深行业人员，开发

理念超前，把握时代潮流技术，融入前沿开发技能，带领学员深入学习大数据，娴熟驾驭各种技法，给学员不一样的学习体验！千锋采用的是100%全程面授的授课方式，讲师会结合学员的学习曲线，设计合理的项目进阶课程，让学员逐渐掌握做项目的方法方式，培训真正的项目经验。数据库集群、缓存集群等集群技术让服务器更稳定，处理速度更快，让学员掌握架构的演变过程。千锋大数据学生的就业情况：千锋教育只培养中高级大数据人才，学员就业平均年薪18万。使用具有商业价值数据做开发的培训机构，学员项目实操使用真实的具有商业价值的数据，开发效果及时可见，实战过程等于企业实际开发，奠定中高级工程师基础。集数据库开发、数据收集、数据分析、可视化预测、精准评估（淘宝、京东等电商推送）于一体，多方向求职无压力。想学习大数据的小伙伴们，看了这篇文章，相信你已经对自己怎么选择一个培训机构有了大致的方向，但这只能是一个参考，更简单真实的办法便是到培训学校看一看，免费试听一下，做一个全面的了解。千锋有长达两周的免费试听课程在等着你哦！快来免费领取吧！

大数据工程师和普通的程序员区别

大数据工程师和普通的程序员区别 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

问你个问题：你是不是曾无数次下定决心要做大数据工作，但因为不知如何开始而放弃是不是曾经去面试过大数据工作，但因为没有经验缕缕碰壁你在公司里表现很好，布置的任务总是能又好又快的完成，但两年来你的工资一直是1万3，多次跟领导提出加薪，结果领导每次都是哦哦哦知道了。你心里知道，现在的工作遇到了瓶颈，薪资想要有50%以上的增长已经很难了，能做的也只有转行。最近，身边几个程序员朋友都在学Spark、Hadoop等相关知识，仿佛不紧跟时代步伐，就会被随时甩出半条街的节奏;而打开知乎，诸如“怎样进行大数据的入门学习”“JavaWeb程序员如何转型大数据”之类的话题也屡受关注。麦肯锡公司报告指出，大数据、人工智能方面人才紧缺，需求量激增。自己有技术优势，而且大数据行业也非常缺人，现在入行正是最合适的时候。那么大数据之火热依赖于什么 1.技术日渐成熟，应用空间得以拓展大数据技术，最早于1980年被首次提及，却在近几年才获得突飞猛进的发展。相较于几十年前神经网络算法捉襟见肘的计算能力，如今处理器对大规模数据的高速处理能力无疑发挥了关键性的作用。借助于处理器的高性能，使我们短时间内完成PB级数据的机器学习和模型训练成为可能，由此为高度依赖深度学习的图像、语音识别产品的快速迭代奠定基础，大数据应用空间得以拓展，也由此催生了提供相关产品与服务的技术公司。 2.重视数据资产，数据挖掘已成必然现代信息技术使每日产生的数据量呈指数级增长，企业发展再也无法回避对数据价值的挖掘与利用。 3.技术催生业务新模式，蕴含创业新契机大数据产业链，催生出针对不同版块提供产品和服务的业务组合新模式，无论是利用推荐算法做内容服务的今日头条，还是基于数据整合提供监测服务的TalkingData，或者是提供底层架构支持的阿里云，无不是发觉了大数据产业链条所蕴含的创业先机。 4.市场供不应求，岗位挑战空间大

大数据开发工程师的具体职责

大数据开发工程师的具体职责大数据开发工程师负责公司项目应用监测数据，分析软件大数据平台的代码开发。下面是小编整理的大数据开发工程师的具体职责。大数据开发工程师的具体职责1 职责: 1、负责公司大数据平台数据处理工具ETL、流处理平台等建设，功能规划，平台演进，维护调优等; 2、结合公司业务特征，负责公司数据仓库规划、数据仓库建设、数仓管理等; 3、负责大数据处理技术研究及新技术引进，参与超大规模实时/离线数据计算框架，存储、查询、可视化解决方案的设计，研发; 4、负责公司业务数据仓库模型建设及全业务数据域打通; 5、负责BI报表和可视化项目，和客户深度沟通，理解客户的业务挑战，提供解决方案，制定开发计划并执行，支持各单位日常数据需求和任务; 任职资格: 1、熟练掌握关系型数据库,例如：Oracle、Mysql、Vertica等;熟悉NoSql数据库，例如HBase、Redis、MongodDB 等;具备丰富的数据库管理和运维调优经验; 2、熟悉数据仓库领域知识和技能者优先，包括但不局限于：元数据管理、数据开发测试工具与方法、数据质量、

主数据管理，数据打通等; 3、有从事分布式数据存储与计算平台应用开发经验，熟悉Hadoop生态相关技术并有相关实践经验着优先，如Hdfs、Mapreduce、Hive、Hbase、Spark、Storm; 4、精通数据预处理、检验、清洗、分析方法，精通各种常用统计检验方法;熟练掌握一门或多门编程语言，并有大型项目建设经验者优先，如Java、Python、Shell和scala 等; 5、精通Linux，熟悉日常运维、搭建常见服务器、定位解决日常问题的能力，具备ETL开发经验优先; 6、良好的语言沟通与表达能力，有丰富的数据开发经验，较强的数据、平台、技术理解能力; 7、具备数学类、计算机类等相关专业统招本科及以上学历，具有3年及以上大数据开发工作经验，有互联网行业背景优先。大数据开发工程师的具体职责2 职责： 1、在hadoop平台进行hive/hbase/spark开发; 2、处理公司大数据平台产品的技术工作，包括存储、处理、分析、挖掘、架构设计、研发工作; 3、熟悉设计、构建和优化基于hadoop/Hbase的存储平台架构; 4、熟悉整体提升hadoop/Hbase/Storm/Spark集群的高可用性、高性能、高扩展特性;

ETL面试题

一、分析 1．什么是逻辑数据映射？它对ETL项目组的作用是什么？ What is a logical data mapping and what does it mean to the ETL team? 答：逻辑数据映射（Logical Data Map）用来描述源系统的数据定义、目标数据仓库的模型以及将源系统的数据转换到数据仓库中需要做操作和处理方式的说明文档，通常以表格或Excel 的格式保存如下的信息：目标表名：目标列名：目标表类型：注明是事实表、维度表或支架维度表。 SCD类型：对于维度表而言。三种SCD（Slowly Changing Dimension）技术 SCD1直接修改原维表信息，不保存任何维历史信息。 SCD2创建新的记录而不删除或修改原有维信息。可通过为每条记录设定过期时间、生效时间两个字段来区分各历史记录和当前记录（历史记录的过期时间均早于当前记录的生效时间）。 SCD3在维表中定义历史信息字段，只保存有限的历史信息（此技术很少应用）源数据库名：源数据库的实例名，或者连接字符串。源表名：源列名：转换方法：需要对源数据做的操作，如Sum(amount)等。逻辑数据映射应该贯穿数据迁移项目的始终，在其中说明了数据迁移中的ETL策略。在进行物理数据映射前进行逻辑数据映射对ETL项目组是重要的，它起着元数据的作用。项目中最好选择能生成逻辑数据映射的数据迁移工具。 -----------------------------补充：逻辑数据映射分为两种: 1: 模型映射: 从源模型到DW目标模型之间的映射类型有：

一对一：一个源模型的数据实体只对应一个目标模型的数据实体。如果源类型与目标类型一致，则直接映射。如果两者间类型不一样，则必须经过转换映射。一对多：一个源模型的数据实体只对应多个目标模型的数据实体。在同一个数据存储空间，常常出现会一个源实体拆分为多个目标实体的情况下。在不同的存储空间中，结果会对应到不同的存储空间的实体。一对零：一个源模型的数据实体没有与目标模型的数据实体有对应，它不在我们处理的计划范围之内。零对一：一个目标模型的数据实体没有与任何一个源数据实体对应起来。例如只是根据设计考虑，时间维表等。多对一：多个源模型的数据实体只对应一个目标模型的数据实体。多对多：多个源模型的数据实体对应多个目标模型的数据实体。 2: 属性映射一对一：源实体的一个数据属性列只对应目标实体的一个数据属性列。如果源类型与目标类型一致，则直接映射。如果两者间类型不一样，则必须经过转换映射。一对多：源实体的一个数据属性列只对应目标实体的多个数据属性列。在同一个实体中，常常出现会一个源属性列拆分为目标的多个属性列情况。在不同实体中，结果会对应到不同的实体的属列。一对零：一个源实体的数据属性列没有与目标实体的数据属性列有对应，它不在我们处理的计划范围之内。零对一：一个目标实体的数据属性列没有与任何一个源数据属性列对应起来。例如只是根据设计考虑，维表和事实表中的时间戳属性，代理健等。多对一：源实体的多个数据属性列只对应目标实体的一个数据属性列。多对多：源实体的多个数据属性列对应目标实体的多个数据属性列。作用: 1 为开发者传送更为清晰的数据流信息。映射关系包括有关数据在存储到DW前所经历的各种变化的信息，对于开发过程中数据的追踪审查过程非常重要。 2 把ETL过程的信息归纳为元数据，将数据源结构，目标结构，数据转换规则，映射关系，数据的上下文等元数据保存在存储知识库中，为元数据消费者提供很好的参考信息，追踪数据来源与转换信息，有助于设计人员理解系统环境变化所造成的影响；

大数据服务工程师薪水多少

近几年，大数据的兴起为众多领域带来了全新的变革。在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元。国内一梯队的互联网公司里，大数据工程师的薪酬也比同级别的其他职位高出百分之三十左右。马云在演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT(Data Technology)的时代。而目前大数据相关的人才仍非常地紧缺，在未来若干年内都将供不应求。在全国仅百分之三十四企业招聘活动保持稳定的现状下，每年毕业的大学生人数正在不断的上涨，一个岗位可能存在上百的竞争者。在这样残酷的就业环境下，求职者更应该找好自己的方向。土木、医疗、旅游等行业处于困境的情况下，IT行业的失业率正处在历史的低点，而且有的岗位甚至出现徘徊在百分之一的失业率。其中，大数据岗位匮乏，正处风口，我国大数据人才需求达到180万，目前只有不到30万人，人才缺口还将进一步扩大。在IT技术中，有不少技术因为人才的饱和，就业竞争力已经相对较大。而大数据的人才需求正处于供不应求的状态，人才的紧缺决定了大数据职位薪资水平，平均8K起步。而从工作经验来看，百分之六十九点一，的企业对求职者的要求是经验不限，这对于正在需求工作，特别是应届大学生而言，无疑是千载难逢的机遇，当下是学习大数据黄金时间点。因为人才的匮乏，企业对于人才要求并不高，据前程无忧、智联招聘、企业HR反馈信息，大数据人才供求严重失调，正处于风口，学习大数据正当时。想

要取得高薪与良好的发展，大数据是个不错的选择。目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。大数据工程师职业发展路径分为5 个阶段，每个阶段对应职位和薪水也不一样一阶段：实习工程师，工作一年，月薪大于6K 二阶段：助理工程师，有1-2年工作经验，月薪13K-20K 三阶段：初、中级工程师，3年工作经验，月薪20-35K 四阶段：工程师3-5年工作经验，月薪30-50K 五阶段：

软件工程师面试题含答案.doc

一、你对MVC的理解，MVC有什么优缺点？结合Struts，说明在一个Web应用如何去使用？答： MVC设计模式（应用观察者模式的框架模式） M: Model(Business process layer)，模型，操作数据的业务处理层,并独立于表现层(Independent of presentation)。 V: View(Presentation layer)，视图，通过客户端数据类型显示数据,并回显模型层的执行结果。C: Controller(Control layer)，控制器，也就是视图层和模型层桥梁，控制数据的流向，接受视图层发出的事件，并重绘视图 MVC框架的一种实现模型模型二(Servlet-centric)： JSP+Servlet+JavaBean，以控制为核心，JSP只负责显示和收集数据，Sevlet，连接视图和模型，将视图层数据，发送给模型层，JavaBean，分为业务类和数据实体，业务类处理业务数据，数据实体，承载数据，基本上大多数的项目都是使用这种MVC的实现模式。 StrutsMVC框架(Web application frameworks) Struts是使用MVC的实现模式二来实现的，也就是以控制器为核心。 Struts提供了一些组件使用MVC开发应用程序： Model：Struts没有提供model类。这个商业逻辑必须由Web应用程序的开发者以JavaBean 或EJB的形式提供 View：Struts提供了action form创建form bean, 用于在controller和view间传输数据。此外，Struts提供了自定义JSP标签库，辅助开发者用JSP创建交互式的以表单为基础的应用程序，应用程序资源文件保留了一些文本常量和错误消息，可转变为其它语言，可用于JSP中。 Controller：Struts提供了一个核心的控制器ActionServlet，通过这个核心的控制器来调用其他用户注册了的自定义的控制器Action，自定义Action需要符合Struts的自定义Action规范，还需要在struts-config.xml的特定配置文件中进行配置，接收JSP输入字段形成Action form，然后调用一个Action控制器。Action控制器中提供了model的逻辑接口。二、什么是WebService？答： WebService是一个SOA（面向服务的编程）的架构，它是不依赖于语言，不依赖于平台，可以实现不同的语言间的相互调用，通过Internet进行基于Http协议的网络应用间的交互。 WebService实现不同语言间的调用，是依托于一个标准，webservice是需要遵守WSDL

大数据工程师面试题

大数据工程师面试题大数据工程师面试，对于很多人来说应该都不陌生了吧，虽说大数据就业前景很好，但想要成功进入名企，并不是一件容易的事情，不仅仅需要专业的技能，还需要你在面试的时候认真准备一下。面试的时候，我们会遇到各种各样的问题，千锋讲师今天就先讲解一下面试经常会遇到的问题，Hadoop是如何工作的？ Hadoop是一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程，也是面试中面试官非常注重的一个技术点。 Hadoop是如何工作的？ Hadoop是从Google文件系统发源而来，并且他是一个用Java开发的跨平台的应用。核心组件有: Hadoop Common，拥有其他模块所依赖的库和基础

工具，Hadoop分布式文件系统(HDFS)，负责存储，Hadoop YARN，管理计算资源，和Hadoop MapReduce，负责处理的过程。 Hadoop把文件拆成小块并且把他们分发给集群中的节点。然后，它使用打包的代码分发到节点上并行处理数据。这意味着可以处理数据的速度会比使用传统的体系结构的更快。一个典型的Hadoop集群都会有主节点和从节点或者叫工作节点。主节点有一个任务跟踪器，任务调度，名字节点和数据节点组成。从节点通常作为一个数据节点和任务调度器，不过特殊的场景下程序可能只有数据节点然后在其他的从节点进行处理计算。在大的Hadoop集群中，通常会使用一个专用的名字节点来管理HDFS节点的文件系统索引信息，这防止了文件系统的数据丢失和损坏。千锋教育拥有一支的强师队伍，在教学研究方面，我们老师不断的推陈出新，探索更新的教学方式，结合时代所需不断更新课程大纲，加强学生对于知识的理解和运用。千锋讲师对于大数据行业时刻保持一定的敏感性和前瞻性，定期与各大企业的技术官交流分析，掌握大数据的发展动向，不仅仅可以帮助同学们更好的学习大数据技术，还会预测一些大数据工程师面试题，为同学们的就业之路披荆斩棘。关键词：大数据工程师面试题

新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告

新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告一、产生背景大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设，大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。当前，智慧医疗、智慧城市、精准扶贫以及其他相关高新技术产业都离不开大数据的支撑，大数据技术在我国得到了较为广泛的应用。（一）国家实施大数据战略，构建数字中国大数据被认为是“未来的新石油”，也被比喻为21世纪的“钻石矿”，在社会生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制等方面发挥着重要的作用。2014年大数据首次写入政府工作报告；2015年8月国务院颁布《促进大数据发展行动纲要》，大数据正式上升为国家发展战略。随后国家出台了一系列大数据政策，覆盖生态环境大数据、农业大数据、水利大数据、城市大数据、医疗大数据、交通旅游服务大数据等多层次下游应用市场，加快实施国家大数据战略。同时，伴随大数据政策出台，各地政府相继成立了大数据管理机构，促进大数据产业发展，全国22个省区，200多个地市相继成立大数据管理部门。图1 各省大数据管理机构设置数量（单位：个）（二）大数据行业发展迅猛，产业规模巨大 2016年，工信部印发了《大数据产业发展规划（2016-2020年）》，全国大数据产业建设掀起热潮，目前已形成八大大数据综合试验区，建成100多个大数据产业园。伴随新一代信息技术、智慧城市、数字中国等发展战略逐步推动社会经济数字化转型，大数据的产业支撑得到强化，应用范围加速拓展，产业规模实现快速增长。通过对1572家企业的调查结果显示，企业对数据分析的重视程度进一步提高，65.2%的企业已成立数据分析部门，24.4%的企业正在计划成立相关数据部门。近四成的企业已经应用了大数据。在接受调查的企业中，已经应用大数据的企业有623家，占比为39.6%，垂直行业中如金融等领域大数据应用增加趋势较为明显。此外，24.3%的企业表示未来一年内将应用大数据。对数据分析方式选择情况的调查显示，40.3%的企业采取实时处理动态数据并提供分析结果，占比最高；其次是分析历史数据和通过机器学习进行辅助决策，占比分别为32.3%和25.5%。不久的将来，随着人工智能技术的发展和应用普及，选择机器学习进行辅助决策的企业占比有望进一步提升。 2019年5月6日中国信息通信研究院发布《中国大数据与实体经济融合发展白皮书（2019年）》，书中综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，测算2018年我国大数据产业增速约

大数据人工智能课程培训

大数据人工智能课程培训依据IDC的调查报告显示，2017年大数据相关岗位空缺将升至900万，巨大的技术人才空缺，让众多互联网技术人才培训机构看到先机，那么想学习大数据，该去哪家比较好呢？为什么很多人都推荐千锋大数据课程培训呢？其实，同行业之间的比较总会带有尖锐性的特点，其实这种尖锐性的特点对比并不是划清好与坏的标准，只是想让更多关注相关内容的人在短时间内了解各自培训机构的优势不同而已。下面我们就来共同看看千锋大数据课程培训的优势特点：采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成；讲师的团队素质够硬，工作15年的开发经验的大牛（总监级）进行授课； “技术+ 项目”是先进的内容，是以北京的中关村、西二旗等IT公司密集的公司为技术背景，如：Sina&微博的推荐系统项目，作为教学项目等；数据来源于一线互联网公司的源数据，作为学生的结业项目，具有一定的商业价值；严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark的版本迭代，机器学习中的算法革新；贯穿整个项目教学环节，能够潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，

既能独立思考，又能组织团队开发；定期组织与一线名企的工程师，进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向；课余时间，定期邀请其他领域的技术专家，与学生互动，其讲解内容除了本专业以内知识内容，还有以外的知识扩展，其目的是进一步拓展学生的视野，为未来在工作中的技术选型、岗位调配、服务与大数据分析等，打下良好的基础。另外，据千锋大数据讲师介绍：“在千锋大数据课程培训毕业的学员，未来不仅可以在生产、管理及服务第一线从事大数据系统建设与规划、运维、测试、技术支持与销售工作，也可胜任企事业单位的大数据应用开发、管理与维护、培训教育机构的大数据教育与培训等工作。学习大数据，当属千锋；学真正的大数据技术，高薪就业不用愁！

大数据开发运用的常用技术

大数据开发运用的常用技术大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。想要学好大数据需掌握以下技术： 1. Java编程技术 Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的！ 2.Linux命令对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。 3. Hadoop Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop 高级管理等相关技术与操作！ 4. Hive

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce 任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。 5. Avro与Protobuf Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。 6.ZooKeeper ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。 7. HBase HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。 8.phoenix phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。

Java系统架构师【面试题】

Java系统分析/架构师面试题【专业知识相关】 1、谈谈对OOP、IOC、AOP的设计理念的理解； 2、谈谈对主流的J2EE框架（Spring、Struts、Ibatis、Hibernate等）；这些框架的局限性在哪儿？在何种情况下会不适合用这些框架？ 3、关于J2EE方面开发方面，说出前、后端的设计模型；（提示：比如前端的MVC框架，Axis，Ext，JQuery，Flex等，后端的Ejb，Spring，IOC，AOP，JMS，JNDI，RMI，以及负载均衡等） 4、什么是SOA，ROA？谈谈两种技术的原理及适用场景； 5、说说JVM原理，内存泄露与溢出的区别，何时产生内存泄露？ 6、谈谈JAVA通信方面相关知识，以及大项目之间通信方案；【软件架构、服务器、中间件相关】 7、谈谈架构师的职责有哪些？ 8、软件设计领域，有哪些设计模式，你常用的几种设计模式；各个设计模式有哪些优缺点，适应哪些场景； 9、谈谈你日常用的几种WEB服务器、中间件的相关特性及优缺点； 10、如果要设计一个搜索引擎，像Google那样只有两个页面，要求性能最大化，Web方面应该如何设计？（不需要考虑搜索的逻辑） 11、企业级应用有哪些特殊要求？在何种情况下我们不需要考虑这些要求？ 12、谈谈你现在做技术最大的困惑是什么？ 13、描述一个你感觉最成功的一次架构案例? 14、怎么做到系统整合? （提示：A、通过代码的整合方式，使用相同的数据库。B、通过SSO方式，可以是异构数据库.） 15、浅谈一下负载均衡的原理? 16、怎么处理权限分配?有几种权限分配模型?（提示：目前流行的三种： A、自主型访问控制； B、强制型访问控制； C、基于角色的访问控制RBAC）【数据库方面】

数据库常用架构方案

一、数据库架构原则 (3) 二、常见的架构方案 (3) 方案一：主备架构，只有主库提供读写服务，备库冗余作故障转移用 (3) 方案二：双主架构，两个主库同时提供服务，负载均衡 (4) 方案三：主从架构，一主多从，读写分离 (5) 方案四：双主+主从架构，看似完美的方案 (6) 三、一致性解决方案 (7) 第一类：主库和从库一致性解决方案： (7) 第二类：DB和缓存一致性解决方案 (9) 四、总结 (11) 1、架构演变 (11) 2、个人见解 (11)

?高可用 ?高性能 ?一致性 ?扩展性方案一：主备架构，只有主库提供读写服务，备库冗余作故障转移用 jdbc:mysql://vip:3306/xxdb 1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。 2、高性能分析：读写都操作主库，很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少，读会先成为瓶颈，进而影响写性能。另外，备库只是单纯的备份，资源利用率50%，这点方案二可解决。 3、一致性分析：读写都操作主库，不存在数据一致性问题。

4、扩展性分析：无法通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。 **5、可落地分析：**两点影响落地使用。第一，性能一般，这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能，进而提高性能。这也是通用的方案。第二，扩展性差，这点可以通过分库分表来扩展。方案二：双主架构，两个主库同时提供服务，负载均衡 jdbc:mysql://vip:3306/xxdb 1、高可用分析：高可用，一个主库挂了，不影响另一台主库提供服务。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。 2、高性能分析：读写性能相比于方案一都得到提升，提升一倍。 3、一致性分析：存在数据一致性问题。请看下面的一致性解决方案。 4、扩展性分析：当然可以扩展成三主循环，但笔者不建议（会多一层数据同步，这样同步的时间会更长）。如果非得在数据库架构层面扩展的话，扩展为方案四。 5、可落地分析：两点影响落地使用。第一，数据一致性问题，一致性解决方案可解决问题。第二，主键冲突问题，ID统一地由分布式ID生成服务来生成可解决问题。

大数据开发工程师需要懂哪些技术

大数据开发工程师需要懂哪些技术想要学习大数据开发，第一件事并不是要找书籍或者是找视频教程，而是要了解一下大数据行业前景，了解一下成为大数据工程师需要具备什么样的能力，掌握哪些技能我当初学习大数据之前也有过这样的问题，作为一个过来人，今天就跟大家聊下大数据人才应该具备的技能。首先我们要知道对于大数据开发工程师需要具备的技能，下面我们分别来说明：用人单位对于大数据开发人才的能力要求有技能要求： 1.精通JAVA开发语言，同时熟悉Python、Scala开发语言者优先； 2.熟悉Spark或Hadoop生态圈技术，具有源码阅读及二次开发工作经验；精通Hadoop生态及高性能缓存相关的各种工具，有源码开发实战经验者优先； 3.熟练使用SQL，熟悉数据库原理，熟悉至少一种主流关系型数据库；熟悉Linux操作系统，熟练使用常用命令，熟练使用shell脚本；熟悉ETL开发，能熟练至少一种ETL（talend、kettle、ogg等）转化开源工具者优先；

4.具有清晰的系统思维逻辑，对解决行业实际问题有浓厚兴趣，具备良好的沟通协调能力及学习能力。以上就是想要成为大数据人才需要具备的技能那么如何具备这些能力，怎么学习了，对于大多数人来说，目前只有通过参加大数据的培训，才能够系统的掌握以上的大数据技能，从而胜任大数据工程师的工作。千锋大数据培训课程是“技术+管理”的集合，千锋大数据课程，不仅要提高学员对理论的认识，重点是强调学员的动手能力以及实战经验的累积。也就是说千锋大数据课程培训是在沿袭普通高校大体教学模式的基础上，结合新的教改方案，提高了专业课和实践教学内容在整个教学体系中的比重，让学生在学完大数据之后就能直接去企业上手项目开发。想学习大数据的同学们，快来吧！千锋为你准备了长达两周的免费试听课程等你慢慢考虑！