今年受疫情影響，大家都說市場不好；
但就在前天，支付寶的母公司螞蟻金服宣布在科創闆上市，估值 2000 億美金，不少大佬紛紛實作财務自由了！
當時，阿裡雲隻能總裁張建鋒明确标表示今年要再招 5000 人，在這 5000 人裡，大資料研發相關崗位是絕對的重頭戲~
其實不止阿裡，現在越來越多企業也開始關注大資料……
目前為止大部分的大資料開發程式員都是“野生”的，雖然很多高校已經開設了大資料相關的課程，但是這些科班的同學大部分都還在大學校園沒出來，是以很多人對于大資料面試需要掌握的知識點的了解是不全面且不系統的，基本都來自于網上候選人們分享的一篇篇面經。
但是要知道這些面經的内容其實是碎片的，不同的人去同一個部門遇到同一個面試官面試最終的面試題可能都是不一樣的，這一點對于候選人來說可能會覺得面試題真的難以捉摸，變換莫測。
實際上面試官心裡是有一份完整且固定的需要考察的知識點的“目錄”，他會根據你答題的情況和履歷裡描述的情況，在“目錄”裡找不同的知識點題目來考察你，是以掌握了這份“目錄”裡的知識點才算是摸透了面試官的“套路”，才能高效地準備面試，從容地應對問題。
作為一個混迹職場多年的程式員老鳥，我的面試經驗還算豐富，無論是作為面試官還是候選人，正所謂知己知彼，百戰不殆。是以，我希望能夠把自己的一些大資料相關的面試經驗傳授給更多的人，讓大家少走彎路。這個專欄能從多角度去幫助你解析大資料面試需要考察的知識點和知識點底層的原理。
對于一場面試而言，首先你得知道面試官想要的是什麼，希望聽到哪些亮點，以及自己需要做哪些準備，如何準備，面試準備的過程揚長補短很重要，自己擅長的東西不僅僅是中規中矩地表現出來，更要成為面試官眼中的亮點，同時也要去發現自己的短闆，不是去避免它而是直面它，在準備面試的過程中把這個坑給填平。
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1 為什麼他們都選擇這個面試寶典？
1. 不扯淡不講虛的本着脫離了技術講面試技巧都是扯淡的原則，專欄的内容主要是以技術為主，挖掘深度和廣度。這些内容都是我多年職業生涯的積累，底層原理到上層應用，從理論知識到實踐調優。
2. 親手繪制流程圖讓你學的明白為了能說清楚問題并且保證品質，我親手繪制了專欄裡所有的架構圖流程圖等等。
3. 最新版本的講解，一點也不敷衍現在網絡上各種面試題滿天飛但是仔細看的話就會發現很多内容都經不起推敲，系統版本老舊、一知半解沒深度、有問題沒答案、标題黨博人眼球、答案過于簡單甚至有錯等等問題很多。這個專欄可以省去大家去網上搜集和辨識各種不靠譜的資料的精力，用别人走彎路的時間來補強自己。
市面上關于大資料面試方面的書籍非常少，網絡内容的品質也參差不齊，這其實和技術的疊代速度也有關系，大資料技術疊代太快了，很多元件一年就能發好幾個版本，功能特性變化快得你都學不過來，怎麼辦？
這種問題也經常會有小夥伴問我，我的答案很簡單，掌握底層原理，功能是表面的，很容易改變，系統的實作思想和原理才是能長久保留下來的，掌握了之後對于後續的變化基本上都能夠舉一反三了。
本專欄分為三大部分，分布式存儲，分布式計算，分布式理論和資料倉庫方法論，以及最後的彩蛋，面試的注意事項。
技術部分部分會有面試題以及詳細的底層原了解析和調優實踐；理論和方法論部分會結合實際應用場景舉例；最後的面試注意要點部分助力你拿下心儀的 Offer。
這個專欄實際上也是一次幫你梳理知識點的過程，這些内容也不僅僅是可以用于面試，對自己技術上的補強也是有很大的幫助的，面向面試學習其實也是一種很好的學習方式，這能夠給自己一個驅動力，用面試倒逼自己去學習更多深層次的東西，同時也能夠查漏補缺。
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2 學習大綱
專欄的内容主要以 “重點知識點 + 知識點解析 + 相關面試題詳解” 這樣的方式排布，以知識點為中心，關聯相關的面試題。
關于内容，首先我以我自己作為面試官和候選人的經曆做了一份全面的總結，同時我和同樣從事大資料行業的資深面試官朋友們做了深度的交流，和關注我公衆号的粉絲朋友們從候選人的角度也做了完整的調研，最終完成了這個專欄，以下就是大資料面試需要考察的内容即專欄的主要内容。需特别說明的是，開發語言相關内容不在本專欄的範圍内，開發語言是一塊比較大的内容，不是三言兩語可以說清楚的，是以本專欄隻專注大資料技術，Java/Scala/Shell/Python 相關内容需大家額外準備。
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第一部分：分布式存儲
分布式存儲子產品包括大資料元件元件源碼級别的讀寫解析，異常恢複，熱點問題，高效讀寫的原理，高可用機制，一緻性原理，調優實踐等等内容，涉及到 HDFS，HBase，Kafka，Elasticsearch，Redis，Zookeeper。每個技術元件都會總結高頻面試題，幫助你彎道超車。最後會總結分布式存儲各自的場景和選型問題。
第二部分：分布式計算
分布式計算子產品包括元件的一緻性保證，Failover 機制，shuffle 原理，記憶體管理，調優實踐，分區，checkpoint 等等，以及流式計算的 Time，State，WaterMaker 等特性，涉及到Spark/SparkSQL/SparkStreaming/StructedStreaming，Hive，Flink。同時因為這裡的分布式計算是廣義的，計算相關的 ETL 工具，資源排程工具 Yarn，任務排程工具也會在這個部分講解。最後也會總結分布式計算各自的場景和選型問題。同樣是以知識點+相關面試題的方式為大家呈現這部分内容。
第三部分：分布式理論和資料倉庫方法論
這部分主要包括大資料的理論知識，包括，大資料去重算法，分布式理論，分布式共識問題，分布式一緻性問題以及資料倉庫建構相關的方法論和資料治理的方法論會涉及模組化方法，數倉分層，中繼資料管理，血緣解析，埋點方案，資料品質的保證等理論和實踐結合的内容。
彩蛋：面試注意事項
技術是一大塊内容，但不是全部，還有很多内容也是至關重要的，比如，項目要怎麼準備，怎麼突出自己的亮點，履歷怎麼寫，這些也是需要去細心準備的，我負責總結，提供建議，你負責拿下心儀的大廠 offer。
3 專欄目錄
- 大資料面試需要考察什麼？
- HDFS 底層互動原了解析
- HDFS 優化與容錯機制
- HBase 高效讀寫原理全解讀
- HBase 系統調優指南
- Kafka 如何兼顧一緻性和讀寫效率
- kafka 事務機制與系統優化
- Zookeeper 架構與Zab協定
- Zookeeper 特性與對應的場景
- Elasticsearch 運作架構詳解
- Elasticsearch 反向索引與優化
- Redis 特性&持久化&場景
- Redis 架構方案詳解
- Spark 重要概念及相關知識點
- Spark 執行流程&記憶體管理&SparkSQL
- Spark Streaming 流式計算解析
- Flink 運作架構與程式設計模型
- Flink 容錯&記憶體管理&反壓
- Hive 底層與架構相關面試題解析
- HiveSQL 典型面試練習題
- Yarn 資源排程全面解析
- ETL 常用工具對比和選型
- 分布式理論 CAP&BASE
- 分布式共識 Paxos&Raft&Zab
- 分布式事務 ACID&2PC
- 資料倉庫方法論與相關面試題
- 資料治理方法論與相關面試題
- 資料湖 Hudi 原理與相關面試題
- 彩蛋：如何準備你的履歷
- 彩蛋：面試的注意要點
現代社會什麼都講究高效，尤其是對于程式員——這種被外界廣泛覺得35歲是天花闆的職業。時間就是金錢，漫無目标地準備面試，無法形成系統的知識碎片，對生命是嚴重的浪費，對于技術來說，系統性地學習，不斷深挖深度，擴充廣度，才能夠讓自己從容地邁過 35 歲這個檻。
程式員最忌諱的就是懶惰，希望你能成為一個愛折騰的人，持續學習，在人生的小階段拿到自己滿意的 offer，同時給漫長的職業生涯打上最堅實的地基。
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4 你将獲得什麼？
老蒙，有多年大資料從業經驗，資深面試官，曾就職國内某 Top3 遊戲廠商，目前是某公司 30+ 人大資料團隊負責人，專注于大資料分布式技術的研究與實踐。
5 你将獲得什麼？
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分布式存儲和計算核心知識點
系統一緻性、failover機制、shuffle原理、記憶體管理、調優實踐、分區管理、checkpoint、熱點問題、高效讀寫原理、高可用機制......這些都是大資料面試中關于分布式的高頻詞彙，當然也是專欄重點講解的内容。另外，在廣度上，會涉及 Spark、Flink、Yarn、HDFS、HBase、Zookeeper 等多個存儲、計算、管理的常用元件。
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分布式理論和資料倉庫方法論
理論和方法論是實踐的基礎，這部分内容不僅能幫助你從容面對面試官的問題，在實際的工作中也有很大的幫助，畢竟面試隻是開始，工作能力才是你賴以生存的資本。
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大廠高頻面試題與面試注意事項
高頻面試題會與知識點相結合，兩者相輔相成，目的就是讓大家少走彎路，用其他人踩坑的時間來提升自己。面試的注意事項會告訴你各種除了技術之外的套路與提升好感的技巧，起到錦上添花的作用。
6 适用人群
- 學生黨，應屆生，對大資料有興趣者
- 有一定開發經驗，需要轉崗的程式員
- 缺少系統性大資料知識的開發者
- 需要面試的大資料從業者
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本專欄為圖文内容，總共 30 篇課時。
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