大多数的大数据候选人获取面试知识的途径是网络博客,翻看一篇一篇的面试经验,试题总结等等,对于这些题目的答案,可能还得再去检索,然后再从多个结果中判断整理出自己能理解的描述,这是很耗费精力且低效的一种方式。面试题可以是“千人千面”的,问法总是很多,但是在面试官心中,重要的点始终是那么几个,与其在知识点周围转悠不如直击要害,深入底层原理,拿下知识点,这才是事半功倍的方式。
对于知识点学习而言,心中要有个大纲,个个击破,不能漫无目的地看到一点就学一点。比如在存储方面要掌握的内容有哪些?(异常恢复,热点问题,高效读写的原理,高可用机制,一致性原理,调优实践等等);涉及到的组件有哪些?(HDFS,HBase,ElasticSearch等等)。
这个专栏可以给你指引面试准备的方向,帮你梳理面试的知识点,以及面试的注意事项,为你在拿下大厂Offer的路上保驾护航。
分布式存储和计算核心知识点
系统一致性、failover机制、shuffle原理、内存管理、调优实践、分区管理、checkpoint、热点问题、高效读写原理、高可用机制……这些都是大数据面试中关于分布式的高频词汇,当然也是专栏重点讲解的内容。另外,在广度上,会涉及 Spark、Flink、Yarn、HDFS、HBase、Zookeeper 等多个存储、计算、管理的常用组件。
分布式理论和数据仓库方法论
理论和方法论是实践的基础,这部分内容不仅能帮助你从容面对面试官的问题,在实际的工作中也有很大的帮助,毕竟面试只是开始,工作能力才是你赖以生存的资本。
大厂高频面试题与面试注意事项
高频面试题会与知识点相结合,两者相辅相成,目的就是让大家少走弯路,用其他人踩坑的时间来提升自己。面试的注意事项会告诉你各种除了技术之外的套路与提升好感的技巧,起到锦上添花的作用。
老蒙,大数据架构师,多年大数据从业经验,资深面试官,曾就职国内某 Top3 游戏厂商,目前是某公司 30+ 人大数据团队负责人,专注于大数据分布式技术的研究与实践。
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