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编程问答

我不藏了:7个技术体系、共100篇文章、总计1OO万字

發布時間:2024/7/23 编程问答 37 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 我不藏了:7个技术体系、共100篇文章、总计1OO万字 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

🍅 作者主頁:不吃西紅柿?

🍅 簡介:CSDN博客專家、C站總榜第8🏆、HDZ核心組成員。歡迎點贊、收藏、評論

🍅 粉絲專屬福利知識體系、面試題庫、技術互助、簡歷模板。文末公眾號領取

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?目錄

文章總綱

一、大數據知識體系

?大數據工程師必備技能

二、面試題庫

三、數據倉庫知識體系

耗時n年,38頁《數據倉庫知識體系.pdf》

下載PDF

四、mysql知識體系

五、spark知識體系

六、Flink知識體系

七、Python系列

文章總綱

一、大數據知識體系

而大數據時代,有一個關鍵性的崗位不得不提,那就是大數據工程師。想必大家也會好奇,大數據工程師,日常是做什么的呢??

1.數據采集找出描述用戶或對業務發展有幫助的數據,并將定義相關的數據格式,交由業務開發部門負責收集對應的數據。
2.ETL工程?對收集到的數據,進行各種清洗、處理、轉化等操作,完成格式轉換,便于后續分析,保證數據質量,以便得出可以信賴的結果。
3.構建數倉將數據有效治理起來,構建統一的數據倉庫,讓數據與數據間建立連接,碰撞出更大的價值。
4.數據建模基于已有的數據,梳理數據間的復雜關系,建立恰當的數據模型,便于分析出有價值的結論。
5.統計分析對數據進行各種維度的統計分析,建立指標體系,系統性地描述業務發展的當前狀態,尋找業務中的問題,發現新的優化點與增長點。
6.用戶畫像

基于用戶的各方面數據,建立對用戶的全方位理解,構建每個特定用戶的畫像,以便針對每個個體完成精細化運營。

?大數據工程師必備技能

分類

子分類

技能

描述

編程基礎

Java基礎

大數據生態必備的java基礎

Scala基礎

Spark相關生態的必備技能

SQL基礎

數據分析師的通用語言

SQL進階

完成復雜分析的必備技能

大數據框架

HDFS&YARN

大數據生態的底層基石

Hive基礎

大數據分析的常用工具

Hive進階

大數據分析師的高級裝備

Spark基礎

排查問題必備的底層運行原理

Spark SQL

應對復雜任務的利刃

工具

Hue&Zeppelin

通用的探索分析工具

Azkaban

作業管理調度平臺

Tableau

數據可視化平臺

業務基礎

數據收集

數據是如何收集到的?

ETL工程

怎么清洗、處理和轉化數據?

數據倉庫基礎

如何完成面向分析的數據建模?

元數據中心

如何做好數據治理?

分析思維

數據分析思維方法論

怎么去分析一個具體問題?

排查問題思維

如何高效排查數據問題?

指標體系

怎么讓數據成體系化?

二、面試題庫

注意:本系列文的目的不是為了面試取巧,而是通過一些經典的面試題,交流技術觀點、提升技術理解、解決工作難題。

查看全部文章搜:信息技術智庫

三、數據倉庫知識體系

耗時n年,38頁《數據倉庫知識體系.pdf》

擁有本篇文章,意味著你擁有一本完善的書籍,本篇文章整理了數據倉庫領域,幾乎所有的知識點,文章內容主要來源于以下幾個方面:

  • 源于「數據倉庫交流群」資深數據倉庫工程師的交流討論,如《sql行轉列的千種寫法》。
  • 源于群友面試大廠遇到的面試真題,整理投稿給我,形成《面試題庫》。
  • 源于筆者在系統學習過程中整理的筆記和一點理解。
  • 源于技術網站的優質文章和高贊答案。
  • 下載PDF

    【下載鏈接】:https://pan.baidu.com/s/1FZrr2pzh1QHGV12D3yjwBg?
    【提取碼】:98b3

    四、mysql知識體系

    五、spark知識體系

    六、Flink知識體系

    ?七、Python系列

    文章鏈接

    面試知識集錦

    • 「面試知識集錦」一文搞懂mysql索引!(原理&使用策略)

    • 「面試知識集錦」面試技巧篇丨HR的小心思,你真的懂嗎?

    • 「面試知識集錦」mysql基礎知識、面試真題

    • 「面試知識集錦」linux篇丨shell基礎命令全集,我奶奶的速查手冊!!

    更新中系列:

    系列一:面試技巧

    系列二:Linux & Shell

    系列三:Mysql

    系列四:Hadoop 底層原理

    系列五:Python基礎 & 爬蟲

    系列六:數據倉庫

    系列七:Sql從入門到放棄

    系列八:Zookeeper

    系列九:Kafka

    系列十:Hive

    系列十一:項目實戰經驗

    系列十二:Java

    系列十三:數據結構與算法

    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:調度系統生態

    系列二十:ETL生態

    大數據集錦

    • SQL函數大全丨知識卡片

    • 大數據生態常用組件(一):數據庫、計算引擎、ETL工具、調度工具

    • 大數據生態常用組件(二):概括介紹、功能特性、適用場景

    • 大數據硬核-知識體系(一)Java篇

    • 大數據硬核-知識體系(二)Scala基礎

    • 大數據硬核-知識體系(三)SQL基礎

    • 大數據硬核-知識體系(四)SQL進階

    • 大數據硬核-知識體系(五)HIVE基礎

    • 大數據硬核-知識體系(六)HIVE進階

    • 大數據硬核-知識體系(七)HDFS & YARN基礎

    • 大數據硬核-知識體系(八)Spark基礎

    • 大數據硬核-知識體系(九)Spark SQL

    • 大數據硬核-知識體系(十)Linux命令基礎

    • 大數據硬核-知識體系(十一)Hue & Zeppelin

    • 大數據硬核-知識體系(十二)Tableau數據可視化

    • 大數據硬核-知識體系(十三)Azkaban調度系統

    • 大數據硬核-知識體系(十四)數據分析架構

    • 大數據硬核-知識體系(十五)數據收集

    • 大數據硬核-知識體系(十六)ETL工程

    • 大數據硬核-知識體系(十七)數據倉庫基礎

    • 大數據硬核-知識體系(十八)元數據中心

    • 大數據硬核-知識體系(十九)支撐體系

    • 大數據硬核-知識體系(二十)數據分析方法

    • 大數據硬核-知識體系(二十一)指標體系

    • 大數據硬核-知識體系(二十二)排查數據

    數據倉庫

    基礎知識

    • 🍅?三萬字《數據倉庫知識體系》輕松拿下字節offer【建議收藏】

    • 秒懂數倉:四種常見數據模型(維度模型、范式模型等)

    • 秒懂數倉:數據倉庫的8個發展階段

    • 秒懂數倉:三種事實表(設計原則,設計方法、對比)

    • 秒懂數倉:總線架構、一致性維度、一致性事實

    • 秒懂數倉:元數據分類、元數據管理

    • 秒懂數倉:維度表(設計原則、設計方法)

    • 秒懂數倉:三范式與反范式

    • 秒懂數倉:數據倉庫架構-Lambda和Kappa對比

    • 秒懂數倉:數據治理(目的、方法、流程)

    • 秒懂數倉:常用ETL工具、方法

    • 秒懂數倉:數據倉庫規范設計

    • 秒懂數倉:數據應用--OLAP

    • 面試官都驚了,「緩慢變化維」竟然有10種處理方式

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    面試真題

    • 數據倉庫丨大廠常問經典面試真題(持續更新)

    數據治理

    • 企業數據治理基礎概念?&?案例

    用戶畫像

    • 用戶畫像基礎概念 & 案例分享

    Spark

    • 1.?Apache Spark簡介:一個統一的分析引擎

    • 2.Spark入門介紹與基礎案例

    • 3.Apache Spark結構化API(上)

    • 4.Apache Spark結構化API(下)

    • 5.Spark SQL和DataFrames:內置數據源簡介

    • 6.Spark SQL和DataFrames:與外部數據源進行交互

    • 7.Spark SQL和DataSet

    • 8.優化和調整Spark應用程序

    • 9. 結構化流(上)

    • 10. 結構化流(中)

    • 11. 結構化流(下)

    • 12. 使用Apache Spark構建可靠的數據湖

    • 13. 使用MLlib進行機器學習(上)

    • 14. 使用MLlib進行機器學習(下)

    • 15. 使用Apache Spark管理、部署和拓展機器學習管道

    • 16. 結語:Apache Spark 3.0

    Flink

    • 「Flink實時數據分析系列」1. 有狀態流處理簡介

    • 「Flink實時數據分析系列」2. 流處理基本概念

    • 「Flink實時數據分析系列」3. Apache Flink的體系架構

    • 「Flink實時數據分析系列」4. 構建Apache Flink的開發環境

    • 「Flink實時數據分析系列」5. Flink的DataSteam API(v1.7)

    • 「Flink實時數據分析系列」6. 基于時間和窗口的算子

    • 「Flink實時數據分析系列」7. 有狀態算子和應用(上)

    • 「Flink實時數據分析系列」8. 有狀態算子和應用(下)

    • 「Flink實時數據分析系列」9. 與外部系統的讀寫交互(上)

    • 「Flink實時數據分析系列」10. 與外部系統的讀寫交互(下)

    • 「Flink實時數據分析系列」11. 配置Flink流式應用(上)

    • 「Flink實時數據分析系列」12. 配置Flink流式應用(中)

    • 「Flink實時數據分析系列」13. 配置Flink流式應用(下)

    • 「Flink實時數據分析系列」14. Flink和流式應用運維(上)

    • 「Flink實時數據分析系列」15. Flink和流式應用運維(下)

    • 「Flink實時數據分析系列」16. Flink生態提供的其它工具

    • Flink 基礎知識

    前端系列

    • JavaScript系列6部曲:包裝類型

    • JavaScript系列6部曲:作用域、預解析

    • JavaScript系列6部曲:面向過程、面向“對象”?

    • JavaScript系列6部曲:數組和函數

    • JavaScript系列6部曲:JS流程控制

    • JavaScript系列6部曲:JS語法知識

    • 推薦2021年前端必讀書籍(送電子版)

    • 面試穩了!阿珊的9個前端手寫筆記

    • 就這?入門TypeScript并不難!

    • 盤點JavaScript數組常用方法

    Python

    • 霸占CSDN榜一的20個Python實戰用例總結(標準庫+高級庫)

    • 五萬字python教程,學不會找我!教到你會為止!!內容超多,建議收藏慢慢看!

    • Python簡介? (暫無鏈接)

    • 探索Jupyter Notebook

    • 使用Leather進行數據可視化

    • 科學Python生態和Numpy

    • 使用NumPy和Matplotlib進行數據可視化

    • 圖像可視化和3D圖形

    • 可視化圖和網絡

    • Pandas入門

    • 處理COVID-19數據

    添加公眾號「信息技術智庫」:

    🍅 硬核資料:20G,8大類資料,關注即可領取(PPT模板、簡歷模板、技術資料)
    🍅 技術互助:技術群大佬指點迷津,你的問題可能不是問題,求資源在群里喊一聲。
    🍅 面試題庫:由各個技術群小伙伴們共同投稿,熱乎的大廠面試真題,持續更新中。
    🍅 知識體系:含編程語言、算法、大數據生態圈組件(Mysql、Hive、Spark、Flink)、數據倉庫、前端等。

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    總結

    以上是生活随笔為你收集整理的我不藏了:7个技术体系、共100篇文章、总计1OO万字的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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