大数据开发之旅：从零构建到电商项目实践

"项目介绍1.docx" 在大数据领域，本资源主要涵盖了个人的职业转型经历、大数据项目实践经验以及面试准备的要点。其中，作者通过自我介绍展示了如何从非计算机专业背景转行成为大数据分析工程师，并深入学习了大数据技术栈，包括数据传输、存储、管理和计算等关键组件。 在项目实践中，作者提到了大数据项目的关键环节，首先是服务器选型和集群规划。对于集群规模的确定，讨论了物理机与云主机的优缺点。公司选择了阿里云主机，配置为12台物理机，每台具有高内存、大容量硬盘和多核处理器。与物理机相比，云主机虽然成本较高，但可减少运维负担。 在集群规划中，作者详细介绍了数据量的统计方法，以用户行为数据为例，计算了每天产生的数据大小，并根据数据仓库（Data Warehouse，简称DW）的不同层级（ODS、DWD、DWS等）进行了数据压缩和存储方式的选择。例如，ODS层和DWD层采用了LZO压缩，DWS层则为了快速计算未采用压缩，以平衡存储空间和计算效率。 此外，此资源也适合面试准备，因为它展示了实际项目中的问题解决过程和技术选型考虑，这对于面试者展示自己的技能和经验非常有帮助。面试者可以通过类似的经历来阐述自己在大数据项目中的角色，如何处理数据量的增长，以及如何优化数据存储和计算性能。 这份资源为想要进入或已经在大数据领域工作的人提供了宝贵的经验分享，无论是从个人职业发展的角度，还是从具体项目实施和技术选型的角度，都能从中获取到有价值的信息。对于准备面试的求职者来说，它提供了展示技术和项目管理能力的范例，有助于提升面试成功率。