大数据项目开发与面试经验分享

在这个文档中，主要介绍了作者的大数据项目经历和求职面试准备。首先，作者是一名非计算机专业背景的数据分析师，他通过自学Java和软件开发相关知识，转行进入了软件测试领域，并在此过程中接触到了大数据。在认识到大数据的潜力后，他决定进一步深入学习并转型。 在项目介绍部分，作者详细讲述了自己学习的大数据技术栈，包括数据传输层的Flume和Kafka，数据存储层的HDFS和HBase，资源管理的YARN，以及数据计算层的Hive、MapReduce和Spark Streaming。他还提到了任务调度工具Azkaban的应用，这显示了他对大数据开发的全面掌握。 在实际工作中，作者参与了电商项目的数据平台搭建，包括服务器选型（选择了阿里云的物理机，每台配置高，但成本较高），项目架构设计，以及数仓项目的离线计算和实时分析系统构建。对于数据量处理，作者强调了不同层级（ODS、DWD、DWS、DWT/ADS）的数据压缩和存储策略，如LZO压缩和Parquet存储，以优化存储空间。 在面试辅导方面，这份文档可能会讨论如何将这些技术能力和项目经验转化为面试中的亮点，比如解释技术选择背后的逻辑，展示解决大规模数据处理问题的能力，以及团队合作和项目管理的经验。面试者可能会被问及对大数据发展趋势的理解，如何处理海量数据的挑战，以及如何用数据驱动决策等问题。 这份文档提供了一个清晰的个人发展路径和丰富的技术实践经验，对于求职者在大数据领域的面试具有很高的参考价值。面试时，候选人应重点突出自己的自学能力、技术专长和项目实战经验，以展现其适应大数据行业的潜力。