接下来为大家讲解大数据平台工程师技术笔试,以及大数据工程技术人员考试涉及的相关信息,愿对你有所帮助。
在数据仓库方面,建模和数据模型的问题是面试的重要内容,能够说明求职者理解数据结构与分析。对于偏向数仓开发的岗位,更深入的技术问题会涉及到SparkSql和SparkStreaming的底层原理、内核和任务提交过程,以及与MapReduce的对比。
Java是必问的,不过问的不深,把Javase部分吃透,足以应付Java部分的面试。(2)Hadoop生态,Yarn、Zookeeper、HDFS这些底层原理要懂,面试经常被问。(3)Mapreduce的shuffle过程这个也是面试被常问的。(4)Hbase和HIve,搞大数据这些不懂真的说不过去。
最后,Hive的存储格式、join操作原理以及parquet文件的优势也是常考内容。对于面试者来说,熟悉这些基础知识,能有效提升面试表现。如果你觉得这篇文章有所帮助,不妨收藏并给予支持,你的反馈是我们持续更新的动力。持续关注【大数据的奇妙冒险】公众号,获取更多实用内容。
部署大数据解决方案的第一步是数据提取,即从各种来源提取数据。数据源可以是像Salesforce这样的CRM,像SAP这样的企业资源规划系统,像MySQL这样的RDBMS或任何其他日志文件,文档,社交媒体源等。数据可以通过批处理作业或实时流来提取。然后将提取的数据存储在HDFS中。
1、尽管考试有一定难度,但要求的主要是扎实的基础知识和全面的技能,包括分析问题和解决问题的能力,以及良好的沟通表达。通过系统学习和充分准备,才能提高通过考试的可能性。
2、大数据工程师的职位并非单一,而是涵盖了多个方向,每个方向都需要特定的技术专长。主要可以划分为四大领域:大数据底层平台的开发、大数据应用的构建、数据分析和大数据运维。作为工程师,他们肩负着解析历史数据、预测未来趋势以及优化决策的关键职责。
3、大数据开发:这个方向涉及更多编程和系统开发的工作,如搭建大数据平台、编写分布式代码等。对于没有编程基础的人来说,这个方向的学习难度可能较大,但通过系统的学习和实践,也是可以掌握的。学习建议 从基础知识开始:无论选择哪个方向,首先需要掌握计算机基础知识,如操作系统、数据结构等。
4、总的来说,一个偏底层建设,一个更偏向业务应用。
5、不难,因为大数据以Java技术为基础,主要学习三个平台Hadoop、Storm和Spark。在熟练掌握了Java技术以后,再学习大数据的相关技术会容易很多。目前,Java也广泛应用于大数据、机器学习等领域,有大量成熟的解决方案是基于Java实现的,尤其是大型商业网站。千锋教育就有线上免费Java线上公开课。
6、做技术编程也是不错的,不过目前大数据是个趋势,稍微有实力点的企业都在上大数据项目,而Hadoop本身又是编程开发的,再加上Hadoop工程师普遍比纯技术编程开发要高30%以上,所以有很多搞技术编程的都在往hadoop大数据方向转。
1、不难,因为大数据以Java技术为基础,主要学习三个平台Hadoop、Storm和Spark。在熟练掌握了Java技术以后,再学习大数据的相关技术会容易很多。目前,Java也广泛应用于大数据、机器学习等领域,有大量成熟的解决方案是基于Java实现的,尤其是大型商业网站。千锋教育就有线上免费Java线上公开课。
2、对于Java程序员,大数据的主流平台hadoop是基于Java开发的,所以Java程序员往大数据开发方向转行从语言环境上更为顺畅,另外很多基于大数据的应用框架也是Java的,所以在很多大数据项目里掌握Java语言是有一定优势的。
3、如果要学习大数据,不管你是零基础,还是有一定的基础,都是要懂至少一种计算机编程语言,因为大数据的开发离不开编程语言,不仅要懂,还要精通,但这门编程语言不一定是java。比如说,如果你主攻Hadoop开发方向,是一定要学习java的,因为Hadoop是由java来开发的。
1、大数据开发有两种,一种需要编写Spark、Hadoop的应用程序,另一种需要开发大数据处理系统本身。大数据开发工程师的职责是负责公司大数据平台的开发和维护、网络日志大数据分析、实时计算和流式计算等技术的研发和网络安全业务主题建模等工作。
2、简单理解,大数据开发就是制造软件的,只是与大数据相关而已,通常用到的就是与大数据相关的开发工具、环境等等。大数据开发其实分两种,第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序,第二类是对大数据处理系统本身进行开发。
3、大数据工程师一个很重要的工作,就是通过分析数据来找出过去事件的特征。比如,腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库,把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理,总结出可供查询的特征,来支持公司各类业务对数据的需求,包括广告投放、游戏开发、社交网络等。
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