硅谷大数据工程师面试深度解析

"《美国大数据工程师面试宝典》是一份由董飞在2014年9月7日通过小象学院分享的面试指南，旨在帮助求职者了解硅谷高科技公司的环境，掌握大数据相关技术，并提供求职和面试的实用建议。这份资源涵盖了作者的个人背景、硅谷公司的发展历程、面试流程、面试准备以及工作选择等多个方面，尤其强调了大数据在硅谷科技公司中的重要性。" 本资源主要涉及以下知识点： 1. **硅谷高科技公司发展**：硅谷是全球科技创新的中心，从早期的Intel、Oracle、Apple等公司，到Google、Yahoo、eBay的崛起，再到现在的Tesla、Facebook、Twitter和LinkedIn等公司，硅谷公司不断引领着科技潮流。这些公司重视创新和人才，为创业者提供了丰富的机会和风险投资。 2. **LinkedIn公司概况**：LinkedIn作为一家技术驱动的公司，其愿景是连接全世界的专业人士，提升他们的生产力和成功。公司提供员工福利，并利用数据驱动产品发展，采用独特的商业模式。 3. **大数据领域趋势**：硅谷的热门公司很多涉及大数据、云计算、消费者互联网、健康、通信、支付和生活类应用。Hadoop公司在大数据领域占据重要地位，而Spark作为后来者，因其高速处理能力被视为可能改变Hadoop生态的重要技术。 4. **大数据相关技术**： - **Hadoop生态系统**：包括HDFS、MapReduce、YARN等组件，构成了大数据处理的基础框架。 - **Hadoop 2.0**：引入了YARN，改进了资源管理和调度，提升了系统的灵活性和效率。 - **Spark**：Apache Spark提供快速、通用、可扩展的数据处理，支持批处理、交互式查询和实时流处理，被认为可能替代或与Hadoop互补。 - **Linkedin Central Data Pipeline: Kafka**：Kafka是一种高吞吐量的分布式消息系统，常用于构建实时数据管道和流处理应用程序。 5. **北美求职经验**：在硅谷求职，学历、学校背景、实习经历和工作经验都是重要的考量因素。求职者需要精心修改简历，确保技能与岗位匹配，同时做好面试准备，掌握专业知识。人际网络（NETWORK）及语言、文化适应能力也是成功的关键。 这份面试宝典不仅提供了硅谷大数据行业的概况，还为有志于进入该领域工作的求职者提供了宝贵的面试和职业规划指导。