文科生转行大数据开发：项目与面试经验分享

"该项目介绍涉及大数据开发，作者是一名从文科转行至大数据的从业者，具有实际项目经验和面试辅导背景。文中讲述了个人转型原因、学习经历和工作经历，特别提到了在电商公司的工作，包括数据平台搭建、数仓建设和实时数据分析项目。" 在大数据领域，项目介绍通常涵盖技术栈、实施过程和业务价值。从描述中，我们可以提取以下几个关键知识点： 1. **大数据入门与学习路径**： - 文科背景的人也可以转型成为大数据开发者，关键在于对行业的热情和自我驱动的学习能力。 - 学习内容包括大数据技术生态体系中的常见框架，如Flume、Kafka、HDFS、HBase、Yarn、Hive、MapReduce和Spark Streaming等。 2. **实际工作经验**： - 数据传输层：Flume和Kafka用于收集和传输数据，保证数据流的稳定性和可靠性。 - 数据存储层：HDFS是Hadoop分布式文件系统，提供大规模数据存储；HBase是一个分布式的、面向列的数据库，适合半结构化数据存储。 - 资源管理层：Yarn作为资源管理系统，负责集群资源的管理和调度。 - 数据计算层：Hive提供SQL-like接口进行数据查询，MapReduce处理离线批量计算，Spark Streaming支持实时计算。 - 任务调度：Azkaban是一个用于工作流程调度的开源项目，帮助管理大数据处理任务。 3. **岗位职责与项目经验**： - 平台岗：负责数据平台搭建，包括服务器选择、框架版本配置和系统维护。 - 数仓组：涉及数仓建模、元数据管理、数据质量监控、权限控制和指标分析，这些都是数据仓库的核心组成部分。 - 实时团队：组建实时分析团队，实现大屏可视化展示，强调了实时数据处理能力。 4. **电商数仓项目**： - 项目包含数据平台搭建、数据仓库建设和实时分析，涵盖了大数据处理的多个环节。 - 数据平台是基础，确保数据的存储和传输。 - 数仓建模是数据仓库设计的关键，用于构建业务逻辑清晰的数据结构。 - 实时分析对于电商平台至关重要，它能提供即时反馈，支持快速决策。 面试时，这些知识点可以作为经验分享的重点，展示自己的技能和实践经验。对于问题1，可以从个人兴趣、行业趋势和实际工作应用的角度来回答。对于问题2，可以详细阐述学习过程和应用所学知识解决实际问题的经历，展示自学能力和适应性。