成为一名专业大数据架构师需具有的能力
成为一名专业大数据架构师需具有的能力架构师按照专注领域不同，可分为企业架构师、基础结构架构师、特定技术架构和解决方案架构师等，专职架构师往往偏向基础结构架构师和特定技术架构师，专职架构师不负责具体的业务系统，而又对所有的系统负责，很少直接负责项目，但对项目要有提前把控，面对的是更大的团队和更大的问题域。
想要成为专职架构师，就要明确专职架构师的职责，以下是专职架构师常见职责：
职责一：全局的技术规划
全局技术规划是专职架构师必须要做的工作，全局技术规划要能非常明确的指引整个团队在同一时间向同一个方向前进，这对架构师的心力和体力都是有很大的考验，全局规划不仅要与业务紧密沟通，还必须有对应的技术深度和广度，应采取正确的方法论，勇敢做出判断和决策！
职责二：统一的方法&规范&机制
专职架构师不仅要能够做出全局技术规划，还要能提供统一的方法、规范和机制以保障全局技术规划的顺利有序进行，这是一项相对复杂且繁琐的过程，需进行全方位的拆解，直到权责清晰对等。
职责三：完备的基础构建
基础构建的完备程度对全局技术规划来说是十分重要的，为全局技术规划得以顺利实施提供了强大的武器库，因此，专职架构师要制定完备的基础构建。
职责四：落地的规划才是架构
这是对专职架构师最大的挑战，专职架构师应实时关注全局技术规划实施的
进度，把控发展的方向，以确保与规划预期结果保持一致！
以上是专职架构师的四大职能，想要成为一名优秀的专职架构师要从这几个方面着手，有针对性的分解学习，才能取得事半功倍的效果！
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/ca18015186.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/ca18015186.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/ca18015186.html,stName https://www.360docs.net/doc/ca18015186.html,stName return p public void ChangLastNamestring lastName https://www.360docs.net/doc/ca18015186.html,stName lastName public static void Main Person p new Person p.PersonName new Name https://www.360docs.net/doc/ca18015186.html,stName jill
老男孩【大数据运维架构师】课程大纲(2019全国独家职场提高课程)
阶段 软件名知识点 课程周期 大数据概论&hadoop入门 HDFS集群框架原理与工作机制介绍HDFS集群运行模式介绍与部署HDFS集群完全分布式部署HDFS集群优化实战MapReduce框架原理MapReduce高可用部署MapReduce集群测试可用性MapReduce集群优化实战 zookeeper原理以及选举机制介绍zookeeper完全分布式部署zookeeper集群优化实战hive入门以及安装部署hive远程链接 hive常用命令&数据类型介绍hive DDL数据定义hive DML数据操作hive查询 hive Join&排序hive分桶 hive函数&压缩&存储hive的企业级调优hive项目实战CM概念和功能CM环境准备CM安装部署 CM管理界面快速入门 CM集群管理脚本介绍&使用案例使用CM快速部署大数据生态圈CM平台的日志管理CM高级调优参数设置Ambari概念和功能Ambari环境准备Ambari Server部署 Ambari管理界面快速入门Ambari服务的管理介绍 Ambari与CDH的优缺点对比kafka架构介绍 kafka完全分布式部署kafka原理剖析 使用kafka Engle监控kafka集群使用kafka manager监控kafka集群测试kafak集群的吞吐量案例实操 kafka集群调优方案介绍（企业真实案例干货分享）flume拓扑结构介绍flume快速入门flume安装部署 flume source配置案例flume channel配置案例flume sink配置案例flume调优参数介绍Hbase原理及安装Hbase集成及运维Hbase企业级优化clinkhouse简介 clinkhouse单机部署 Clinkhouse完全分布式部署Clinkhouse集群调优实战Storm原理 Storm集群部署Storm案例实操 Spark原理以及架构部署Spark架构详解 Spark性能调优以及稳定性保障Spark底层架构剖析Spark面试详解初识Flink 3天 2天 1天 1天 1天 1天 1天 2天 HDFS集群 MapReduce集群 zookeeper集群 hive应用 CDH集群部署 HDP集群部署 kafka集群 flume高级使用 Hbase集群Clinkhouse集群 storm Spark 模块（一）Hadoop生态系统 模块（二） 中小型企业常用的大数据集群管理软件 模块（三） 大数据系统常用日志采集框架 模块（四） 大数据系统常用数据存储框架 模块（五） 大数据系统常用数据计算框架 老男孩大数据运维架构师2019课程大纲（全国独家课程） 课程周期：16天周末面授（4个月左右） 入学基础：1年以上实际工作经验的Linux运维工程师或者老男孩Linux运维班级毕业学员或其他机构同等水平的技术人员。或者中高级致力于大数据运维的开发人员 适合人群：Linux运维工程师、高级程序开发人员、高级DBA、大数据相关人员、老男孩Linux毕业班学员或同等机构人群。 课程讲师：2位企业大数据一线大牛技术讲师主讲及全程群答疑，确保不但学会，而且助力学员在企业落地实施。2019国内经济下行，企业寒冬大裁员，大浪淘沙，唯有掌握新技术真本领方能加薪不被淘汰。——老男孩大数据运维架构师岗位是Linux运维岗位中的战斗机岗位，平均薪资比Linux运维人员翻50%到3倍以上。 老 男 孩教 育 -大 数据 运 维
(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)
大数据架构师的职责
大数据架构师的职责 大数据架构师负责大数据仓库、数据集市的规划及实现，负责大数据中台的设计和核心开发工作。下面是小编为您精心整理的大数据架构师的职责。 大数据架构师的职责1 职责： 1、负责大数据基础平台、海量数据存储处理分布式平台、数据分析系统架构设计和研发; 2、负责实时计算平台基础架构设计、部署、监控、优化升级; 3、制定项目数据仓库设计及实现规范，指导设计研发和部署; 4、协助策略和算法团队工作，保障数据挖掘建模和工程化; 5、深入研究大数据相关技术和产品，跟进业界先进技术。 任职要求： 1、3年以上大数据系统架构经验;
2、精通Hadoop HBase Hive Spark Flink Kafka Redis技术及其生态圈; 3、具备Java Scala Python等开发经验，熟悉数据挖掘和分析的策略与算法; 4、精通数据抽取，海量数据传输，数据清洗的常用方法和工具。 5、具备良好的系统分析能力、故障诊断能力; 6、有大数据策略、算法、可视化经验优先; 7、有在华为云存储产品和大数据产品的开发使用经验优先。 大数据架构师的职责2 职责： 1、负责公司的大数据平台的数仓架构、系统架构设计; 2、负责带领团队完成舆情分析相关的挖掘方案设计; 3、负责大数据研发组团队管理; 4、负责带领团队完成舆情平台的方案文档撰写、迭代开发; 5、负责研发规范制定，研究行业前沿技术; 6、参与产品规划及设计讨论。
任职要求： 1、本科五年工作经验及以上，有至少五年的大数据技术实践经验，有NLP或AI相关经验; 2、有很强的架构设计能力和良好的表达能力; 3、有一定的项目管理及团队管理能力; 4、精通Hadoop、Spark生态圈中的常用组件原理及应用; 6、理解媒体业务，精通数据仓库的规划和设计; 5、精通掌握Java或Python编程，有性能调优能力; 4、熟悉NLP算法原理及应用; 6、对新生事物或者新技术有浓厚兴趣，学习能力强。 大数据架构师的职责3 职责 1、参与打造数据中内容的规划、设计、开发和优化工作，实现高质量数据的互通与共享; 2、参与数据模型体系构建及数据主题设计和开发，搭建离线、实时数据公共层;
软件工程师英语简历免费模板
软件工程师英语简历免费模板 英语简历的情况会决定软件工程师外企求职者能否得到面试机会。下面是WTT为大家精心推荐的软件工程师英语简历免费模板，希望能够对您有所帮助。 软件工程师英语简历免费模板 Name: fresh graduate employment s gender Self assessment I have strong ability of self-study, get to work the ability and the puter skills, and a strong ability to adapt to the environment and team cooperation ability. Works is responsible earnestly, bears hardships and stands hard work, innovative consciousness. As a test personnel, for software testing to have the strong interest. With me to the cause of the love and I existing ability, I believe that as long as give me a play in the chance, I will make you satisfied, I wish to join consistent vitality and perseverance, as your pany developed give my all talent and sweat. 2021.3-2021.2: XX Co., LTD, as a software testing.
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；
大数据系统架构人才培养方案
大数据培训方案简介 大数据人才的培养是一项系统工程，企业可以通过在内部遴选相对符合基础条件的员工，打造自己专业的大数据团队，使学员能系统化获取知识结构和专业技能。 通过课程学习可以使学员获得如下能力： ?通过本专业的学习，学员可以了解云计算、机器学习，文本和语义分析，图计算，可视化分析，以及MapReduce，NoSQL数据库，在并行计算等领域的基本概念，熟悉并行文件系统和分布式存储系统的组织方式和基本技术，掌握Map-Reduce的编程模型、相关基础和高级编程语言。 ?了解Hadoop生态系统的组成和主流模块的架构原理，以及其在典型工业界的大数据处理和分析领域的应用场景。使学员掌握海量数据计算的基本概念与原理，特别是面向分布式计算和存储的关键技术原理，培养员工解决大规模数据处理的基础能力，学会编写简单数据处理程序。 大数据系统架构师培养方案 课程介绍： 该课程将带领学员理解大数据处理的分析思路和方法，提高大数据技术架构设计能力和管理能力，采用理论与实践相结合的授课方式，来掌握解决实际问题的能力。该课程中设计的技术难点和关键点均举例说明，让学员更加容易掌握。并在培训过程中与学员交流培训经验与技巧，以帮助学员将大数据技术复制下去。
另外，在实战演练过程中介绍大数据项目开展步骤及项目控制。 课程天数： 3~12天 培训目标： 通过课程培训，让学员掌握： 1、掌握大数据方法体系； 2、掌握Hadoop原理技术； 3、掌握大数据质量管理体系； 4、掌握大数据架构设计思路与方法； 5、掌握大数据架构课程培训技巧； 6、掌握大数据项目的开展步骤及项目控制技巧； 7、授课期间搭建一个基于hadoop的大数据模拟架构平台。 培训对象： 大数据运营、管理和分析人员 参训条件： 管理人员及数据分析人员 课前调研： 在开课之前，与学员和领导进行访谈，进一步明确领导对课程的期望，并了解学员的基础，倾听学员的建议，有针对性的优化培训思路。 课程大纲：
大数据简历--模板
Hadoop软件工程师 个人信息 姓名：性别：男 年龄：26岁学历：本科 籍贯：英语水平：CET-4，熟练阅读API文档毕业院校：联系电话： 工作经验：3年电子邮件： 求职意向 工作性质：全职目标地点：北京 目标职能：hadoop 高级工程师目标薪资：面议 工作经历 单位名称：正保教育 职位名称：hadoop软件工程师 工作时间：2014.3-2015年7月 工作描述：1、主要从事软件编码工作。 2、需求调研，需求分析，功能模块分析以及编码实现等。 3、调整整个项目的开发周期 4、参与系统的业务需求分析 5、把握项目周期 单位名称：创维互联新能源科技有限公司 职位名称：hadoop项目经理 工作时间：2015.7-至今 工作描述：1、项目的需求分析 2、项目的架构设计 3、项目的扩展性设计 4、编码工作 5、把握项目周期 专业技能 1.理解hadoop的分布式文件系统，掌握hadoop集群的搭建 2.根据业务需求，完成Map/Reduce编程 3.设计hive数据仓库设计，数据仓库主题分析 4.擅长sqoop数据传输工具 5.擅长kafak消息队列，和strom的对接 6.设计storm实时处理方案 7.设计storm数据落地的完整性需求
8.设计hbase数据仓库，实现二级索引，达到完美的批量写，毫秒级别的查询 9.设计hbase和hive的数据增量 10.熟练掌握redis实时nosql数据库的使用 11.扎实的Java基础，良好的编码风格 项目经历 项目一：创维互联新能源大数据平台 项目名称：新能云平台 软件架构：kafka+strom+redis+hbase+hive+cdh+sqoop 开发环境：eclipse + jdk1.7 + mysql + maven+ svn 项目描述： 随着国家对新能源行业的重视和发展，利用大数据技术，以软件免费共享的模式，实现电站发电设备状态可控在控、故障处理准确及时、人员操作安全规范、统计分析深入全面、运行维护智能高效、经营效益不断提高。 责任描述： 1.参与前期项目分析，设计系统整体架构 2.数据采集设计，实时处理部分strom设计 3.strom写hbase的实质意义的批量写设计 4.hbase和hive增量对接方案设计，hbase二级索引，分页方案设计 5.hive数据仓库设计和维护，数据主题的抽取，数据维度分析 开发步骤： 1.通过远程调用，把二进制数据压缩传输给kafak，在kafak的消费者端进行解压 2.strom通过和kafak对接，消费kafak消息队列里面的数据，strom进行故障判断等分析 3.strom将分析的结果实时存入到redis中，同事把历史数据全量写入到hbase中，满足实时查询 4.数据落地到hbase中，把hbase中的数据和hive进行对接，每天增量更新，传入到hive数据仓库中按天进行分表操作 5.hive数据仓库设计，主题抽取，维度分析，分析历史数据，最后把每天分析的结果存放到hbase中，供给也没进行查询操作 项目二：中华会计网数据分析统计 项目名称：中华会计网数据分析统计 软件架构：hadoop+flume+Hbase+hive 开发环境：Eclipse + Jdk1.7 + maven + svn 项目描述： 该项目主要对教师，学生，已经课件，课程的相关数据进行统计分析。通过统计分析可以分析出老师的受欢迎程度，老师上课的质量，学生的学习的情况，学生的学习习惯，学习行为进行分析，以及课件的受欢迎程度，题库的答疑。已经对账号公用，对非法登账号异常进行统计分析，从而保证产品的版权问题。课程的难易程度进行分析。从而为决策者提供有效的策略方案。
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
大数据开发工程师个人简历模板word电子版手机可编辑修改
简小历 求职意向： 大数据开发工程师 1994.03，26岁 现居：广东广州 请输入手机号码 请输入邮箱地址 1. 4年大数据开发经验，良好的数据敏感度，熟悉大数据平台的实时计算架构、实时搜索结构、离线分析结构。 2. 熟练地开发编程能力、缜密的逻辑思维能力，良好的开发习惯，对工作尽职尽责，乐于从事有挑战性的工作。 3. 丰富的团队协作经验，乐于与用户以及同事和领导沟通，以便快速解决项目遇到的问题，抗压能力强。 2018.03 - 2020.11 广州某某网络技术发展有限公司 大数据工程师 在该公司主要负责别克，斯柯达，大众进口, 凯迪拉克，大通等项目数据中台，数据仓库构建，采集用户行为日志，并做出数据分析，完成临时性数据查询的需求等其它工作。具体工作如下： 1. Hadoop 平台搭建，使用Hive,Zepplin ，MR 等大数据技术的脚本编写，统计涵盖留资，商品，订单，行为 轨迹等多维度数据来源。 2. 基于Python 的实时统计报表，涵盖PC,WAP ,小程序秒级的统计；基于经销商的数字集客可视化报表的开发。 3. 参与线上"无埋点技术"开发,及表结构设计和维度拆分,以及从数据采集，转换，清洗数据到数据仓库，以及数 据处理功能的开发。 4. 对数据资源进行抽取、清洗、转换、分析等处理工作，整合数据资源，为产品,运营提供数据支持。 5. 支持多来源渠道监测，完成网站引流流量数据的监控和统计；汽车之家，爱卡，太平洋，懂车帝等多渠道来源 监测，完成线索数据的监控和统计。 6. 统计别克，斯柯达，大众进口车，凯迪拉克等项目的报表数据，通过数据对网站进行分析，优化；根据网站做 用户标签，用户行为轨迹更加直观的展示。 2016.07 - 2018.02 广州某某科技股份有限公司 大数据开发工程师 1. 参与公司大数据平台需求的开发--优化程序，提高了数据预处理的效率。 2. 为公司搭建自动部署平台--通过自动打包部署，提高了项目部署的效率。 3. 参与东莞移动大数据平台项目（互联网质量提升与数据分析项目）设计和开发--成功的帮助该公司定位用户问 题、提供专项分析，为该公司的决策提供了依据，并且成功的推广到其他地市。 4. 参与公司DMP 数据管理平台（房地产项目、汽车项目）--成功的运用某房地产商。 5. 参与省电信大数据中心异网终端识别、以及APP 应用的深度分析。 6. 参与临时性需求的开发，包括为公司竞标北京电信的精准营销项目提供支持，支撑公司的智能推送等等。 工作经历 自我评价
学习大数据开发可以从事的工作
学习大数据开发可以从事的工作 大数据是近年来火热话题，发展迅猛，已逐步从概念走向落地，市场上对大数据人才的需求量也日益剧增，但大数据人才紧缺，很多IT技术人员想转行从事大数据开发，但对学成之后的具体职业和工作不明确，以下是大数据相关职位介绍： 1. 大数据系统架构师 工作职能：大数据平台搭建、系统设计、基础设施。 技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。 2.大数据系统分析师 工作职能：面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。 技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。 3.hadoop开发工程师 工作职能：解决大数据存储问题。 技能：hadoop、hbase、hive、cassandra、jvm、java、linux等。 4.数据分析师 工作职能：在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，依据数据做出行业研究、评估和预测，并实现数据的商业意义。 技能：SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜、Access、matalab、mathmatics、编程语言等。 5.数据挖掘工程师
工作职能：基于大数据平台的数据建模、数据处理、数据分析以及数据挖掘等工作。 技能：线性代数、高等代数、凸优化、概率论、Python、Java、C、 C++、MapReduce、Hadoop、Hyp、Spark等。 6.大数据可视化工程师 工作职责：依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案；依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术；依据方案和技术选型制作可视化样例；配合视觉设计人员完善可视化样例；配合前端开发人员将样例组件化。 技能：BDP、HighCHarts、Tableau、ArcGIS、Echarts、Python、R、JavaScript、HTML、SVG、CSS、Processing、D3.js等。 以上是大数据相关职业岗位，按照职业发展路线来分，还可分为大数据初级工程师、大数据中级工程师、大数据高级工程师、大数据架构师以及大数据首席技术官等！
java程序员简历模板(保留了项目经验、工作经验、技能专长)
【基本信息】姓名： 出生日期： 性别： 婚姻状况： 年龄： 身高： 工作年限： 计算机： 目前所在地： 英语水平： 第二外语： 最高学历： 户囗所在地： 英语级别： 水平： 专业： 目前岗位： 软件工程师/程序员 目前行业： 计算机软件及服务
意向地区： 深圳市 意向行业： 计算机软件及服务目前月薪： 期望月薪： 住房要求： 面议 可到岗时间： 一周内 意向岗位： 高级软件工程师/高级程序员/软件工程师/程序员 【联系方式】 联系电话： 公司电话： 个人主页： 【工作经验】 2010-08 ~ 2011-08JAVA中级开发工程师手机号码： Email： 通信地址： 在职期间主要负责对麦当劳食品物流管理系统的升级，业务的分析和整理。
与SA一起完成系统分析工作和制定技术方案。 根据客户的需求文档进行分析，提出解决方案，并快速完成任务。 2008-08 ~ 2010-08JAVA开发工程师 在职期间主要负责对麦当劳食品物流管理系统的开发和维护。 【工作经历详细介绍】 夏辉物流管理系统 项目描述： 夏辉物流管理系统（麦当劳食品物流管理系统）,包含基础信息设置,采购,销售,仓管,运输管理,财务接口等模块。该项目前台采用ACHIEVO HAVI团队开发的WAF框架开发。后台采用QUERTZ进行任务管理和调度，业务逻辑采用高效的MYSQL存储过程编写。前台后台独立布置，系统设计成灵活的可扩展的数据导入导出、JOB运行配置等。 使用技术： jsp、javaBean，servlet,，JDBC，struts，hibernate。 开发环境： WindowXP,Tomcat 6."0,Mysql。 责任描述：1）带领小组（2人）负责销售、运输、财务模块开发，处理部分系统性能问题。 2）参与客户需求分析，系统设计，文档编写，数据字典设计，核心代码编写，测试。 项目经验总结： 1）代码规范化，每个人都照公司的规范编码，有利于代码阅读和维护。
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】
PHP架构师面试题目和答案
一、MySQL相关知识 1、请列举mysql优化方式 选取最适用的字段属性、事务、锁定表、使用外键、使用索引、优化的查询语句 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries) 使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表 2、请列举分库分表的常用方法 有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢 "; echo "INSERT INTO members{$i} SELECT * FROM members WHERE mid%100={$i}
"; } ?> 3、 Mysql+如何做双机热备和负载均衡 1.主服务器授权 2.数据复制 3.配置主服务器 4.重启master 5.配置slave 6.重启slave 7.查看master的状态与设置的是否一致 8.查看slave 4、数据表类型有哪些 MyISAM、InnoDB、HEAP、BOB,ARCHIVE,CSV等 MyISAM：成熟、稳定、易于管理，快速读取。一些功能不支持（事务等），表级锁。InnoDB：支持事务、外键等特性、数据行锁定。空间占用大，不支持全文索引等。 5、防sql注入的方法? mysql_escape_string(strip_tags($arr["$val"]));
6、mysql把一个大表拆分多个表后,如何解决跨表查询效率问题 [php]view plaincopy 1./** 2.* 函数名称：post_check() 3.* 函数作用：对提交的编辑内容进行处理 4.* 参数：$post: 要提交的内容 5.* 返回值：$post: 返回过滤后的内容 6.*/ 7.function post_check($post){ 8.if(!get_magic_quotes_gpc()){// 判断magic_quotes_gpc是否为打 开 9.$post = addslashes($post);// 进行magic_quotes_gpc没有打开的 情况对提交数据的过滤 10.} 11.$post = str_replace("_","\_", $post);// 把'_'过滤掉 12.$post = str_replace("%","\%", $post);// 把'%'过滤掉 13.$post = nl2br($post);// 回车转换 14.$post = htmlspecialchars($post);// html标记转换 15.return $post; 16.} 7、索引应用 7.1什么情况下考虑索引 7.2什么情况不适合索引 7.3一个语句是否用到索引如何判断
大数据架构师岗位的具体职责表述
大数据架构师岗位的具体职责表述 大数据架构师需要负责指导开发人员完成数据模型规划建设、分析模型构建及分析呈现。以下是小编整理的大数据架构师岗位的具体职责表述。 大数据架构师岗位的具体职责表述1 职责： 1.负责公司新业务方向平台大数据基础架构的搭建及后期数据处理体系的升级和优化，不断提升系统的稳定性和效率。为公司未来方向性产品提供大数据底层平台的支持和保证。 2.负责制定大数据平台调用约束和规范; 3.负责大数据方向技术难题的解决，以及代码质量的把控;
4.作为大数据开发团队的leader,负责大数据系统平台开发 团队建设与人才梯队培养，分享技术经验，撰写相关技术文档指导和培训工程师。 任职要求： 1.热衷于大数据技术，并能平衡大数据性能、稳定性、扩展性多重要素进行设计和优化; 2.熟悉服务器基本知识，能够评估系统硬件性能瓶颈; 3.掌握Linux操作系统的配置，管理及优化，能够独立排查及解决操作系统层的各类问题，并能提供解决问题的理论依据; 4.精通Java服务器编程，熟悉JVM原理，对数据结构和算法设计有较为深刻的理解; 5.精通elasticsearch、Redis、hadoop、Kafka、Zookeeper、Yarn、Hbase、Spark底层架构，熟悉原理、源码、集群部署，包括参数优化、Bug修复，贡献过代码或提交过bug者优先 6.具备数据中心资源管理、监控、调度等系统研发经验者优先，具备分布式系统研发经验者优先; 7.具有应用大数据技术处理的项目开发、维护超过两年的经验者优先; 8.具有良好的文档编写能力，可进行方案设计、架构设计。
大数据架构师岗位的具体职责表述2 职责： 1.负责过多个大数据项目的架构; 2.精通Hadoop、Spark, HBase等主流的大数据平台、精通各组件优化设计原理; 3.精通大数据实时流式处理的设计和应用; 3.熟悉大数据平台调优，具备大数据生产平台调优经验; 4.金融行业，运营商行业大数据架构经验更优; 5.研究大数据技术的最新发展，并引入到公司技术架构; 6.指导大数据工程师的日常工作，并培养技术骨干。 任职资格： 1.计算机相关专业本科或以上学历; 2.具有5年以上大数据相关开发经验; 3.具有2年以上带团队经验 4.对Hadoop/Hive/Spark/HBase/ES等等大数据常用技术有深刻理解，能够带领团队进行技术攻坚，完成中间件的实施、改造、调优;