硅谷大数据工程师面试全攻略

"面试教条.pdf——一份关于美国大数据工程师面试的攻略，由董飞在2014年分享，主要内容涵盖个人背景、硅谷高科技公司的变迁、大数据相关技术以及求职和面试经验。" 在美国寻求大数据工程师的工作，首先要了解的是硅谷高科技公司的演变。20年前，行业由Intel, Oracle, AMD, Apple, Cisco等巨头主导；10年前，Google, Yahoo, eBay崭露头角；而如今，Tesla, Facebook, Twitter, LinkedIn成为行业新秀。这些公司不仅代表技术创新的前沿，也是吸引全球人才的磁石。LinkedIn作为一家技术公司，其愿景是连接全球专业人士，提高他们的生产力和成功概率，提供丰富的员工福利，并依赖数据驱动的产品策略。 在硅谷，创业公司和大型科技公司并存，为有志于大数据领域的人才提供了众多机会。云计算、大数据、消费互联网、健康、通讯、支付和生活类应用等领域的企业正处在快速发展的阶段，例如Hadoop公司在大数据领域占据重要位置，尤其是随着Spark的崛起，它被视作可能改变Hadoop格局的新星。 在大数据技术方面，Hadoop生态系统、Hadoop 2.0以及LinkedIn的中央数据管道Kafka都是重点。Hadoop生态包括一系列相关项目，如HDFS、MapReduce、YARN等，而Hadoop 2.0引入了更高效的数据处理框架。Spark则以其内存计算能力和对复杂数据处理的优化，逐渐获得业界认可，有可能替代或与Hadoop并行发展。LinkedIn的中央数据管道Kafka则是实时数据流处理的重要工具。 求职北美大数据工程师，学历、学校、实习经历和工作经验都是评估候选人的重要因素。简历应精准匹配职位需求，面试时需展示扎实的专业知识。此外，建立人脉网络（NETWORK）、掌握良好的英语沟通能力以及理解当地文化同样至关重要。 总结来说，这份面试攻略强调了硅谷高科技公司的发展历程、大数据领域的关键技术以及在北美求职的策略，对于有意在美国大数据行业发展的求职者，是一份非常有价值的参考资料。