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本文转载自微信公众号「五分钟学大数据」，作家园陌。转载本文请磋议五分钟学大数据公众号。

最近有读者私聊我时发现存不少应届生和入门者，他们在大数据若何学，以及大数据若何口试，简历若何写等方面有很大的困扰，今天咱们就来谈谈对于大数据的一些事。

写在前边：每个东说念主的学习步伐可能不相同，只须找到允洽我方的才是最佳的，以下这些仅仅我在学习大数据时的一些总结及教诲，有不全面的场地还请诸位大佬多谅解，相互学习，共同逾越，绝顶感谢!

我之前在知乎修起过访佛的问题，有东说念主问大数据工程师的平素使命内容是干嘛?，我其时看到之后就疏忽修起了下，先说了下大数据平素干嘛，然后又说了下若何准备大数据的口试，若何学大数据等等，没猜度反响还挺好，截图了部分评述：

今天走心修起一波，把知乎修起的内容再整理下。

1. 大数据学习

大数据若何学，该学哪些东西，不需要学哪些东西，是公共问的最多的一个问题，也有不少同常识培训机构讲的框架太多了，是否都要掌抓，接下来咱们一一判辨。

从 2008 年 Hadoop 成为 Apache 顶级风光运行，大数据迎来了体系化的快速发展，到如今依然走过十几个年初，这些年里大数据框架多如牛毛，不错用“乱花渐欲迷东说念主眼”描画，框架这样多，应该若何学?

咱们不错念念考下通盘这个词大数据的进程是什么，从数据采集->数据存储->数据处理->数据哄骗，再加一个任务调遣。每个进程都有许多对应的大数据框架，咱们学习其中一两个比拟紧迫，也即是企业用的较多的框架即可。

数据采集：即是把数据从其他平台采集到咱们大数据平台，仅仅安靖采集数据，是以对这个进程的框架条款是会用即可，日记采集用具如Flume，大数据平台与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递用具如Sqoop，咱们会用即可，这种用具上手也很快，莫得太复杂的功能。

数据存储：数据存储就比拟紧迫了，大数据如斯流行，和大边界漫衍式数据存储快速发展有很大联系，诚然数据存储的框架也比拟多，不同的框架，功能不太相同，当先第一个：Hadoop HDFS，漫衍式文献系统，HDFS的出身，科罚了海量数据的存储问题， 关联词一个优秀的数据存储系统需要同期研究数据存储和造访两方面的问题，比如你但愿约略对数据进行当场造访，这是传统的联系型数据库所擅长的，但却不是漫衍式文献系统所擅长的，那么有莫得一种存储有缠绵约略同期兼具漫衍式文献系统和联系型数据库的优点，基于这种需求，就产生了 HBase、MongoDB等。

数据处理：大数据最紧迫的步伐即是数据处理了，数据处理频繁分为两种：批处理和流处理。

批处理：对一段时天职海量的离线数据进行挽回的处理，对应的处理框架有 Hadoop MapReduce、Spark、Flink 等; 流处理：对劝诱中的数据进行处理，即在禁受数据的同期就对其进行处理，对应的处理框架有 Spark Streaming、Flink 等。

批处理和流处理各有其适用的场景，时分不敏锐或者硬件资源有限，不错经受批处理;

时分敏锐和实时性条款高就不错经受流处理。跟着工作器硬件的价钱越来越低和公共对实时性的条款越来越高，流处理越来越渊博，如股票价钱揣度和电商运营数据分析等。

大数据是一个绝顶完善的生态圈，有需求就有科罚有缠绵。为了约略让熟悉 SQL 的东说念主员也约略进行数据处理与分析，查询分析框架应时而生，常用的有 Hive 、Spark SQL 、Flink SQL、Phoenix 等。这些框架都约略使用程序的 SQL 或者 类 SQL 语法活泼地进行数据的查询分析。

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这些 SQL 经过判辨优化后逶迤为对应的功课程序来运行，如 Hive 本体上即是将 SQL 逶迤为 MapReduce 或 Spark 功课，Phoenix 将 SQL 查询逶迤为一个或多个 HBase Scan。

大数据流处理中使用的比拟多的另外一个框架是 Kafka，Kafka是一种高笼统量的漫衍式发布订阅音讯系统，它不错用于消峰，幸免在秒杀等场景下并发数据对流处理程序变成冲击。

数据哄骗：处理好的数据就不错输出哄骗了，如可视化展示，鞭策业务决策，用于推选算法，机器学习等。

任务调遣：复杂大数据处理的另外一个权贵的问题是，如何调遣多个复杂的况兼相互之间存在依赖联系的功课?基于这种需求，产生了 Azkaban 和 Oozie 等使命流调遣框架。

同期针对集群资源料理的需求，又养殖了 Hadoop YARN，资源调遣框架。

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想要保证集群高可用，需要用到 ZooKeeper ，ZooKeeper 是最常用的漫衍式配合工作，它约略科罚大大量集群问题，包括魁首选举、失败规复、元数据存储及其一致性保证。

以上，在分析大数据处理进程中，咱们把常用的框架都说了下，基本上亦然大数据中最常用的框架，尽量一王人掌抓。

以上框架大部分是用Java写的，有部分是用Scala写的，是以咱们必须掌抓的言语是Java、Scala，以便咱们设备磋议哄骗及阅读源码等。

总结

咱们总结下要点框架：

言语：Java 和 Scala(言语以这两种为主，需要要点掌抓) Linux(需要对Linux有一定的相识) Hadoop(需相识底层，能看懂源码) Hive(会使用，相识底层SQL漂泊旨趣及优化) Spark(能进行设备。对源码有了解) Kafka(会使用，相识底层旨趣) Flink(能进行设备。对源码有了解) HBase(相识底层旨趣) Zookeeper(会用，最佳相识旨趣) Sqoop、Flume、Oozie/Azkaban(会用即可)

淌若走数仓标的，需要掌抓以下手段：

离线数仓竖立(搭建数仓，数仓建模表率) 维度建模(建模方式常用的有范式建模和维度建模，要点柔顺维度建模) 实时数仓架构(两种数仓架构：Lambda架构和Kappa架构)

不论离线如故实时，重中之重即是：SQL。多找一些SQL题熟识!

等使命之后，巧合分还需要学习比拟流行的 OLAP 查询引擎：

Impala 、Presto、Druid 、Kudu 、ClickHouse 、Doris

淌若还巧合分，需学习数据质料及数据治理磋议的内容!

另还有元数据料理用具：Atlas

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数据湖-Data Lake 三剑客：Delta、Hudi、Iceberg

2. 大数据口试

淌若让我招大数据工程师，我第一看中的不是本事，而是你有莫得孤独念念考的才气，给你一个你绝不熟悉的风光，能不可快速理清业务逻辑，能不可将需求圆善的复述一遍，因为这太紧迫了，我司当今招进来两个大数据低级，不知说念是跨行业的原因，如故其他，需求长久相识的差那么少许，也可能是咱们的业务比拟复杂。关联词需求相识不到位，本事在强横亦然没用

关联词话又说转头，需求这东西你没主义提前温习啊，只须需求来了才知说念要干什么，是以口试时只可锻练本事及你的过往风光经验，通过你之前作念的风光看你对这个风光的相识情况，这主要看和口试官有莫得眼缘，莫得具体程序，因为每个东说念主作念的风光可能不相同，你风光中会的场地多说少许，不会的少说少许或者干脆不说，口试官嗅觉你说得好，你就有但愿

关联词本事是有程序的，问你某个本事点，你会即是会，不会即是不会

关联词在学本事的时候要多念念考，这个本事点为什么这样竣事，有什么公正，多念念考会让大脑越来越活泼，就比如Flink辅助精确一次处理语义，欧博游戏平台关联词公共潜入念念考下flink的精确处理是若何竣事的，有东说念主说是通过两阶段提交公约竣事的，对，是通过这个公约，那再潜入念念考下，这个公约的主要内容是什么，底层的算法是若何竣事的，这样一步步的向下念念考，你就会发现一个新寰宇。

以上说这样多，其实就两点，口试主要锻练本事和风光。风光也吊祭常紧迫的，通过风光一方面不错锻练你的本事掌抓情况，另一方面锻练你对风光的相识情况，淌若你连我方简历中的风光都不太熟悉，说的跌跌撞撞，那么你进到公司后，若何能短时天职快速熟悉业务呢。

是以，简历中一定要写风光，况兼对风光要绝顶熟悉!

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3. 大数据简历

对于许多应届生来说，有不少是带着学生念念维来撰写简历，不仅于求职加分有害，还给我方挖了许多坑。败在简历关，等于一场马拉松摔输在了起跑线，还没运行就落幕了。

简历的大忌： 海投简历

不要一份简历陈陈相因地发送给数十家企业。这样的戒指往往是石千里大海。

求职讲究“东说念主岗匹配”，即口试者个东说念主修养与职位条款高度一致。要针对岗亭条款妥当修改简历，晋升岗亭匹配度。

简历毫无要点

一篇优秀的简历，应该是懂得“舍弃”的简历。你不需要将我方大学几年来通盘的事件经验都排列上去，而是应该证据企业和岗亭的需求进行弃取，中式出最匹配的经验大篇幅呈现出来，其他经验大可一笔带过头至干脆不谈。

简历若何写：

要点来啦!!!写简历一定要用四大原则和STAR法律解释!

什么是四大原则，什么是STAR法律解释，接下来咱们就逐项判辨：

四大原则：

关节词原则

关节词原则指的是，多使用一些行业术语或专科词汇放入你的经验描述中，突显出你的专科性以及对该行业的熟悉进程。

动词原则

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动词是一个句子的灵魂所在，亦然口试官判断你的个东说念主经验是否真确的紧迫程序之一。在经验描述中，要珍贵提神动词的挑选，最准确的动词才约略传达出你的经验价值。

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比如标明我方当作的动词“从事”“累积”“得到”，似乎是通盘使命中都用得到，但根柢看不出这份经验的特有性。

为了展现你的经验真确与价值，满盈专科化的动词才是加分项。

数字原则

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多用数字其实是简历很好的加分项，数字的深嗜是将你的经验量化。丰富的数字比丽都的描画词要更有劝服力。

数字一般不错用于三种维度：价值，时分，数目。

难忘，约略量化的内容都量化，用数据展现你丰厚的经验。

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戒指原则

许多同学在经验描述时会忽略我方经验的最终效果，但戒指是解释你经验价值的紧迫依据之一。

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STAR法律解释

据IT之家此前报道，今年 6 月中旬，有消息称“恢复对华为提供 5G 芯片供应”，而华为常务董事、终端 BG CEO、智能汽车解决方案 BU CEO 余承东对《第一财经》表示“这是假消息”。

Situation 风光布景

先容一下你所处的平台和团队有多优秀，以解释你也曾的被招供进程。

Task 风光缠绵

先容一下你们此项当作的具体缠绵与联想，巧合不错和上一部分进行归拢。

Action 你作念了什么

说明你在团队中作念出了若何的戮力，充任了若何的脚色，说明了什么样的作用，以此展现你的个东说念主实力和在团队中的成长与锻真金不怕火。这一部分往往是最紧迫的。

金沙厅包厢 Result 得到若何的戒指

说明你最终得到了若何的使命效果，表述时不错参照上部分的“四大原则”。

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终末给公共一些高逼格的关节词和动词，仅供文娱：

注：以下词语简历及口试时不错用，关联词别太过!

高逼格名词：生命周期，价值漂泊，强化领略，资源歪斜，完善逻辑，抽离透传，复用嘱托，营业模式，快速反馈，定性定量，关节旅途，去中心化，戒携带向，垂直领域，归因分析，体验度量，信息障蔽，资源整合

高逼格动词：复盘，赋能，加持，千里淀，倒逼，落地，串联，协同，反哺，兼容，包装，重组，践约，反馈，量化，布局，联动，细分，梳理，输出，加快，共建，复旧，会通，团聚，集成，对标，聚焦，抓手，拆解，玄虚，摸索，索求，买通，打透，吃透，挪动，分发，分装，辐照，围绕，复用，渗入，推广，开拓，皮实，共创，共建，解耦，集成，对王人，拉王人，对焦，给到，拿到，死磕

你们对这些词有什么见识呢。

终末，来一个口试官的厌世发问：

你这个问题的底层逻辑是什么?顶层设计在哪?最终寄托价值是什么?过程的抓手在哪?如何保证修起闭环?你比别东说念主的亮点在哪?上风在哪?你的念念考和千里淀是什么?这个问题换成我来问是否会不相同?你的特有价值在哪?

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