大数据工程师的项目与面试经验分享

本文档主要介绍了作者的个人背景、大数据项目经历以及在求职面试中的准备，特别强调了大数据平台搭建、离线数仓建设和实时项目开发的经验。 一、入行原因与学习历程 作者在大学期间自学Java，通过阅读前沿技术杂志接触到了大数据，并对其发展前景深感兴趣。通过自学，掌握了大数据的基础知识，包括Hadoop框架、Kafka和Flume等组件。毕业后，作者进入一家公司，开始参与大数据平台的建设。 二、项目经历 1. 数据平台搭建：作者在公司初期负责搭建数据平台，经过半年的努力，成功建立并确保其稳定运行。平台采用了云服务器，考虑到运维成本和便利性，选择了阿里云服务。 2. 离线数仓建设：在数据平台稳定后，作者参与了离线数仓的搭建。最初数仓设计未进行分层，导致效率低下。作者参考阿里巴巴的数仓分层模式，将其分为ODS、DWD、DWS和ADS四层，后续又增加了DWT层，提高了处理效率。在此过程中，作者主导了核心指标（如留存率、转化率、GMV、复购率、活跃率）的分析与框架调优。 3. 实时项目开发：随着公司需求变化，作者开始负责实时项目的调研和搭建，进一步扩展了自己的技术领域。 三、技术挑战与解决方案 1. 集群选型：在选择硬件配置时，作者比较了物理机和云服务器，最终因云服务器的运维优势选择了阿里云。 2. 集群规模确定：根据每日活跃用户产生的数据量，估计每天数据大小约100G。在数仓分层中，通过压缩技术有效减少了存储空间。 四、面试准备与求职建议 虽然未在具体内容中提及面试技巧，但可以推断，作者的经历展示了如何将实际项目经验转化为面试亮点，强调自己在大数据领域的深度和广度，这对于求职面试至关重要。 这份文档为大数据求职者提供了丰富的项目经验和学习路径参考，展示了从平台搭建到复杂数仓优化的全过程，有助于读者理解大数据项目实施的关键点和可能遇到的挑战。同时，作者的经历也提醒我们在技术学习中要保持对新技术的关注，不断更新自己的知识体系，以适应快速变化的技术环境。