目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作，主要擅长领域有：爬虫、后端、大数据开发、数据分析等。

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Python是一门优秀的综合语言，Python的宗旨是简明、优雅、强大，在人工智能、云计算、金融分析、大数据开发、WEB开发、自动化运维、测试等方向应用广泛2、通过什么途径学习的Python？

scala是运行在JVM上的多范式编程语言，同时支持面向对象和面向函数编程早期scala刚出现的时候，并没有怎么引起重视，随着Spark和Kafka这样基于scala的大数据框架的兴起，scala逐步进入大数据开发者的眼帘

身为大数据开发工作者，在进行复杂数据流业务时，数据流转图与应用架构图的绘画是必不可少的，这里推荐大家一款比较好用的在线制图工具：https://www.iodraw.com/

文章目录1.数据建设流程1.1业务需求（占40%）1.2需求调研1.3概要设计1.4详细设计1.5数据开发（占20%）1.6数据交付学习链接1.数据建设流程即当我们接到一个新的需求后（需求文档），我们应该怎么做。新的需求一般由PD（ProductDesigner）产品设计师、数据分析师、BI（BusinessIntelligence）商业智能等人提出，绝大部分由PD提出。1.1业务需求（占40%）

大数据开发做什么？大数据开发分两类，编写Hadoop、Spark的应用程序和对大数据处理系统本身进行开发。

2020年6月份，工作1年零10个月的我，内部从大数据运维岗换到到大数据开发岗位，在开发岗位工作也有将近半年的时间，聊聊这期间的一些感受。

在这里我还是要推荐下我自己建的大数据学习交流裙：532+二一八加上147，裙里都是学大数据开发的，如果

第1部分Impala概述1.1Impala是什么Impala是Cloudera提供的⼀款开源的针对HDFS和HBASE中的PB级别数据进⾏交互式实时查询(Impala速度快)，Impala是参照⾕歌的新三篇论⽂当中的Dremel实现⽽来，其中旧三篇论⽂分别是（BigTable，GFS，MapReduce）分别对应我们即将学的HBase和已经学过的HDFS以及MapReduce。Impala最⼤卖点

以更简洁易用的方式满足行转列和列转行的需求，简化了查询语句，提高了广大大数据开发者的生产力。

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一、SpringBoot简介SpringBoot是由Pivotal团队提供的全新框架，其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。该框架使用了特定的方式来进行配置，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。通过这种方式，SpringBoot致力于在蓬勃发展的快速应用开发领域(rapidapplicationdevelopment)成为领导者。我们在使用SpringBoot时只需要配

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依托“鱼骨教学法”，泰迪科技提出一体化教学实训平台，一体化教学实训平台共包含9大模块：教学管理平台、云资源管理平台、大数据分析平台、大数据开发实训平台、Python数据挖掘建模平台、Python编

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转载自：大数据开发：数仓建模常见数据模型-腾讯云开发者社区-腾讯云在数据仓库搭建的过程当中，根据需求合理地选择数据模型，是非常关键的一个环节。

（一）分析“数据分析”、“大数据开发工程师”、“数据采集”等岗位的平均工资、最高工资、最低工资，并作条形图将结果展示出来；1、将“数据分析”、“大数据开发工程师”、“数据采集”等岗位表的信息分别提取出来

如何精通掌握大数据开发技术要精通大数据开发，以下是一些建议：学习核心概念：深入理解大数据的核心概念，包括分布式计算、分布式存储、数据处理、数据挖掘等。

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学习大数据需要掌握什么语言基础？1、Java基础大数据框架90%以上都是使用Java开发语言，所以如果要学习大数据技术，首先要掌握Java基础语法以及JavaEE方向的相关知识。2、MySQL数据库这是学习大数据必须掌握的知识之一。数据的操作语言是SQL，因此很多工具的开发目标就是能够在Hadoop上使用SQL。3、Linux系统大数据的框架都是安装在Linux操作系统上，因此熟练掌握Linux相

大数据开发做什么？大数据开发分两类，编写Hadoop、Spark的应用程序和对大数据处理系统本身进行开发。大数据开发工程师主要负责公司大数据平台的开发和维护、

简介：本文由同城艺龙大数据开发工程师张军分享，主要介绍同城艺龙Flink集成Iceberg的生产实践。本文由同城艺龙大数据开发工程师张军分享，主要介绍同城艺龙Flink集成Iiceberg的生产实践。

旨在降低ETL开发成本，提高大数据平台稳定性，让大数据开发人员可以在Taier直接进行业务逻辑的开发，而不用关心任务错综复杂的依赖关系与底层的大数据平台的架构实现，将工作的重心更多地聚焦在业务之中。

作为大数据主流框架之一的Spark，也是大数据开发人员必须要掌握的重要技术框架，在企业招聘当中，掌握Spark框架的大数据人才，也更加具备竞争优势。那么Spark需要什么基础？

文章目录1前言2一张图3参考资料1前言由于自己经验并不丰富，理解也不深刻，但是被hadoop、spark、flink、geospark、sedona之间的关系搞得头晕，于是搜集了网络资料。因为并非亲自体验，不对之处，欢迎指正！！！HadoopEcosystem2一张图所有的资料汇集成一张图如下3参考资料各自辨别吧https://baike.baidu.com/item/Hadoop/3526507

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支持EMR新版数据湖DataLake集群（onECS）、自定义集群（onECS）、Spark集群（onACK）三种形态，对接阿里云一站式大数据开发治理平台DataWorks，沉淀

一、背景1.岗位现状大数据在一线互联网已经爆发了好多年，2015年-2020年（国内互联网爆发期）那时候的大数据开发，刚毕业能写HiveSQL配置个离线任务、整个帆软报表都20K+起步。

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1一个mapreduce进程会启动多少map进程多少reduce进程*1）map数量由处理的数据分成的block数量决定default_num=total_size/split_size;2）reduce数量为job.setNumReduceTasks(x)中x的大小。不设置的话默认为1。2讲下shuffle的过程shuffle分为map端和reduce端的工作。MapTask工作机制（1）Rea

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在这里列一下：（来源是《2021年互联网人才招聘白皮书》）无论是DBA还是大数据分析师，和java前端后端相比，都不算是最卷的，甚至还算是挺好的，你看下面这张图，一年以下的Java工程师139竞争1个岗位，大数据开发工程师只有

今天的大数据开发分享，我们来聊聊数仓建模常见的几种数据模型。目前来说，市场上主流的数据建模，主要是四种类型：维度模型、范式模型、DataVault模型，以及Anchor模型。

5.hive只能说是一个数据仓库工具，反而归类到数据源层这样的架构水平，要么携程不想透露太多真实实力，要么就是携程派了一个大数据开发工程

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面试题答案参考大数据面试题V3.0，523道题，679页，46w字1、实习经历这点不多说了，根据自己的来就行2、工作中最难的点一般都会提前回顾之前自己遇到的问题，根据自己的来3、如何保证数据质量这里主要是阿里对数仓的一些数据质量保证原则1、数据质量保障原则阿里对数据仓库主要从四个方面评估数据质量1）完整性确保数据不存在缺失2）准确性确保数据不存在异常或错误3）一致性体现在从业务仓库加工到数据仓库，

鼠鼠接下来将更新一系列自己在学习大数据开发过程中收集的资源、和自己的总结、以及面经答案、LeetCode刷题分析题解。

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前言大数据依然是当下热门的技术之一，就犹如之前的移动开发刚开始火的时候一样，之前写了一系列的大数据开发所需的组件安装，但还从来没想