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目录
文章总纲
一、大数据知识体系
大数据工程师必备技能
二、面试题库
三、数据仓库知识体系
耗时n年c;38页《数据仓库知识体系.pdf》
下载PDF
四、mysql知识体系
五、spark知识体系
六、Flink知识体系
七、Python系列
而大数据时代c;有一个关键性的岗位不得不提c;那就是大数据工程师。想必大家也会好奇c;大数据工程师c;日常是做什么的呢？
| 1.数据采集 | 找出描述用户或对业务发展有帮助的数据c;并将定义相关的数据格式c;交由业务开发部门负责收集对应的数据。 |
| 2.ETL工程 | 对收集到的数据c;进行各种清洗、处理、转化等操作c;完成格式转换c;便于后续分析c;保证数据质量c;以便得出可以信赖的结果。 |
| 3.构建数仓 | 将数据有效治理起来c;构建统一的数据仓库c;让数据与数据间建立连接c;碰撞出更大的价值。 |
| 4.数据建模 | 基于已有的数据c;梳理数据间的复杂关系c;建立恰当的数据模型c;便于分析出有价值的结论。 |
| 5.统计分析 | 对数据进行各种维度的统计分析c;建立指标体系c;系统性地描述业务发展的当前状态c;寻找业务中的问题c;发现新的优化点与增长点。 |
| 6.用户画像 |
@H_696_156@
| 分类 | 子分类 | 技能 | 描述 |
| 技 术 能 力 | 编程基础 | Java基础 | 大数据生态必备的java基础 |
| Scala基础 | Spark相关生态的必备技能 | ||
| SQL基础 | 数据分析师的通用语言 | ||
| SQL进阶 | 完成复杂分析的必备技能 | ||
| 大数据框架 | HDFS&YARN | 大数据生态的底层基石 | |
| Hive基础 | 大数据分析的常用工具 | ||
| Hive进阶 | 大数据分析师的高级装备 | ||
| Spark基础 | 排查问题必备的底层运行原理 | ||
| Spark SQL | 应对复杂任务的利刃 | ||
| 工具 | Hue&Zeppelin | 通用的探索分析工具 | |
| Azkaban | 作业管理调度平台 | ||
| Tableau | 数据可视化平台 | ||
| 业务基础 | 数据收集 | 数据是如何收集到的？ | |
| ETL工程 | 怎么清洗、处理和转化数据？ | ||
| 数据仓库基础 | 如何完成面向分析的数据建模？ | ||
| 元数据中心 | 如何做好数据治理？ | ||
| 分析思维 | 数据分析思维方法论 | 怎么去分析一个具体问题？ | |
| 排查问题思维 | 如何高效排查数据问题？ | ||
| 指标体系 | 怎么让数据成体系化？ | ||
注意：本系列文的目的不是为了面试取巧c;而是通过一些经典的面试题c;交流技术观点、提升技术理解、解决工作难题。
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拥有本篇文章c;意味着你拥有一本完善的书籍c;本篇文章整理了数据仓库领域c;几乎所有的知识点c;文章内容主要来源于以下几个方面：
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「面试知识集锦」一文搞懂mysql索引！（原理&使用策略）
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@H_696_428@「面试知识集锦」linux篇丨sHell基础命令全集c;我奶奶的速查手册！！
@H_696_428@更新中系列：
系列一：面试技巧
系列二：Linux & SHell
系列三：Mysql
系列四：Hadoop 底层原理
系列五：Python基础 & 爬虫
系列六：数据仓库
系列七：Sql从入门到放弃
系列八：Zookeeper
系列九：Kafka
系列十：Hive
系列十一：项目实战经验
系列十二：Java
系列十三：数据结构与算法
系列十四：redis
系列十五：Flink
系列十六：Spark
系列十七：Scala
系列十八：HBase
系列十九：调度系统生态
系列二十：ETL生态
SQL函数大全丨知识卡片
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@H_696_428@大数据硬核-知识体系（一）Java篇
@H_696_428@大数据硬核-知识体系（二）Scala基础
@H_696_428@大数据硬核-知识体系（三）SQL基础
@H_696_428@大数据硬核-知识体系（四）SQL进阶
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@H_696_428@大数据硬核-知识体系（六）HIVE进阶
@H_696_428@大数据硬核-知识体系（七）HDFS & YARN基础
@H_696_428@大数据硬核-知识体系（八）Spark基础
@H_696_428@大数据硬核-知识体系（九）Spark SQL
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