大数据工程师面试秘籍：硅谷公司与技术解析

"《美国大数据工程师面试宝典》是一份由董飞编写的实用指南，专为寻求在硅谷高科技公司，特别是大数据领域工作的应聘者量身打造。该书详细介绍了个人背景、行业洞察、热门公司动态以及关键的技术趋势，旨在帮助读者更好地理解和应对大数据工程师面试。 作者拥有软件工程本科和计算机硕士学位，具有丰富的国内和海外工作经验，这让他的见解更具深度。书中首先涵盖了个人介绍部分，包括教育背景和职业发展历程，强调了扎实的技术基础和个人成长经历。 硅谷高科技公司的介绍是书中的重要章节，列举了从20年前的传统科技巨头如Intel、Oracle等，到10年前的新兴互联网巨头Google和Yahoo，再到现在的创新源地如Tesla、Facebook和Twitter。LinkedIn作为专门的技术公司，以其连接全球专业人士的目标、员工福利和数据驱动的产品作为亮点。 大数据技术是本书的核心内容，涵盖了Hadoop生态系统的发展，如Hadoop 2.0，以及新兴技术如Spark的崛起与挑战。此外，还介绍了LinkedIn的中央数据管道技术——Kafka，这些都展示了大数据技术的最新动态。 北美求职经验部分则提供了一条清晰的职业发展路径，从学历、学校经历、实习和工作经验的排序，到简历优化、技能匹配，甚至包括面试技巧、专业知识、网络建立、语言能力和跨文化交流，全方位指导求职者如何在激烈竞争中脱颖而出。 通过这本书，读者不仅能掌握面试策略，还能了解到当前硅谷大数据行业的热点公司和前沿技术，这对于有志于投身大数据领域的求职者来说，是一本不可或缺的实战宝典。"