大数据开发工程师面试实战：项目经验与技术栈分享

在这个文档中，我们深入探讨了一个关于大数据项目的详细介绍，包括面试辅导的相关内容。首先，面试者进行了自我介绍，他拥有丰富的IT行业背景，从Java后端开发转型至大数据开发，经历了一段适应期，熟悉了分布式计算框架如Hadoop、Spark和Flink等。他的主要职责涉及大数据平台的搭建，包括用户行为和业务数据采集平台，以及数据仓库的维度建设，涵盖了100多个统计报表指标。 工作职能方面，他负责项目需求的制定，包括搭建数据仓库，涵盖数据采集、传输、存储、计算等多个环节。具体技术框架中，他使用了Hadoop、MySQL、Flume、Kafka、Sqoop、HBase、Redis、Hive、Tez、Spark和Flink等工具，处理的数据量巨大，如日活跃用户产生的数据量每天达到10亿条，需考虑存储和备份策略，如设立18T的存储空间，同时保留3个副本。 数据仓库设计采用分层架构，包括ODS层（原始数据）、DWD层（清洗和维度降维）、DWS层（按天汇总）、DWT层（主题汇总）和ADS层（报表数据）。分层设计的主要目的是为了复杂问题的简化处理，便于问题定位和性能优化。 此外，文档还提到项目规模的考量，例如针对不同数据量的存储需求和扩展性计划，这显示了面试者对于大数据项目全生命周期管理的深入理解。通过这份项目介绍，我们可以看出面试者不仅具备扎实的技术基础，而且对大数据项目的实施策略和架构设计有着实战经验，这对于面试者来说是非常有价值的信息。