数据仓库分为离线数仓和实时数仓，但是企业在招聘时大多要求两者都会，进入公司之后可能会专注于离线或实时其中之一。
Kylin OLAP引擎基础框架，包括元数据（Metadata）引擎，查询引擎，Cube构建引擎及存储引擎等，同时包括REST服务器以响应客户端请求。
本系列主题是大数据开发面试指南，旨在为大家提供一个大数据学习的基本路线，完善数据开发的技术栈，以及我们面试一个大数据开发岗位的时候，哪些东西是重点考察的，这些公司更希望面试者具备哪些技能。
很多朋友对大数据行业心向往之，却苦于不知道该如何下手。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书？今天给大家推荐一位知乎网友挖矿老司机的指导贴，作为参考。
今天就进入实战演练：通过Python来编写一个拉勾网薪资调查的小爬虫。 第一步：分析网站的请求过程 我们在查看拉勾网上的招聘信息的时候，搜索Python，或者是PHP等等的岗位信息，其实是向服务器发
Web前端使用PHP。Facebook的HipHop编译器会将它们转换成C++然后使用g++编译,这样就提供了一个高性能的模版和web逻辑执行层。 由于完全依赖静态编译的限制， Facebook已经开始开发一个HipHop的解释程序和HipHop虚拟机，它会将PHP代码转换成HipHop字节码。 业务逻辑使用Thrift包装成服务。服务可能使用PHP, C++ 或者 Java开发， 也可能有其它语言，这依赖于服务需求 由Java实现的服务并不使用某种企业应用服务器，而是使用Facebook自己定制的应用服
HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
昨天就有陌陌，斗鱼等招聘不要33岁以上的开发，招聘JD中直接说明不要！有人也羡慕国外的码农，说美帝领先几十年，人家50岁的大叔还在编码。结果马上就被一篇报道打脸了----"Java之父求职被嫌年纪大：程序员只能吃青春饭？"
大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。
从大数据开发的工作内容来看大数据开发主要负责大数据的大数据挖掘，数据清洗的发展，数据建模工作。
0x00 前言 数据仓库体系里面的主要内容也写的差不多了，现在补一点之前遗漏的点。这一篇就来聊一下 ETL。 文章结构 先聊一下什么是 ETL。 聊一下大致的概念和一般意义上的理解。 聊一聊数据流是什么样子。因为 ETL 的工作主要会体现在一条条的数据处理流上，因此这里做一个说明。 举个具体的例子来说明。 0x01 什么是 ETL ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过
从上图我们可以看到, 从事大数据方向可以有很多具体方向的职位. 相较于Java开发, 选择面更加广泛
月薪2.5万没有那么难。 尤其是做为一名开发者，这个目标很容易实现，只要你在2018年把握好这一点。 目前，普通的Hadoop大数据工程师起薪也在25K/月，数据挖掘、机器学习、人工智能相关人才薪资
ETL这个概念也很久了，但是真正的进入大家的视野估计还是由于大数据。由于从15年至今，其实整个大数据领域都处于做数据仓库，然后简单生成报表这个层面，ETL（ETL - Extract, Transform, Load），这个概念就必不可少了。由于，经常有人在群里问浪尖：什么是ETL？ETL做了什么事情？也经常有招聘信息里面包含ETL，那么今天在这里我就简单给大家聊聊ETL。 数据仓库中的ETL概述 企业中是需要定期的加载数据仓库，以达到促进业务分析的目的。为此，需要提取来自一个或多个操系统的数据并将其复
作者 CDA数据分析师 每一次重大的技术革命都需要很长的时间来消除它的负面影响，因为新的技术革命会让很多产业消失，或者让从业人口大量减少，这次大数据革命也不例外。大数据时代把贫富差距越拉越大，我
如今所有人都在谈论大数据，但事实上，关于它很多的言论都太过夸张。就业数据显示，大数据似乎很为企业招聘者所需要。然而，更多的数据表明，企业并不知道要利用这些大数据专业人才做些什么。 然而，比大数据本身更重要的是大数据的分析和管理。而这一潮流正让服务器自动化配置系统工具大量涌现。Puppet等就是支撑“DevOps”潮流的背后力量。 正如Dice.com数据所展示的那样，Puppet是一种潮流，因为它给企业提供了一种更加简便的方式来管理一定规模的IT基础设施。这些基础设施要不被叫做“大数据”,要不被叫做听起
在找工作时，有人投递上百份简历才收到一两个要约电话，有人一投一个准。这其中的差异在哪里？ 屡投屡败的小伙伴，往往是一份通用简历投 N 家公司，这样的简历看起来和什么岗位都能搭，实际上却没有针对性，无法突出自己的亮点，不能有效匹配目标岗位的需求，最终导致失败。 你正在读的这篇文章，就从针对性、匹配度、突出亮点等方面来介绍如何优化简历，具体内容包括： 什么是简历优化； 开发者求职时的三种“相关性”； 提取招聘信息关键词； 简历优化之综合（技能）评价； 运用 STAR 法则描述项目经验。 在开始的开始，我要强调简
其实主要看自己平时的积累，当然运气也重要，已经拿到腾讯ailab的实习offer。
分享议题：《深入数据同步技术研究》
比如由单个 WEB 服务器来响应用户请求，改为通过 Nginx 等负载均衡工具将请求分发到多台服务器。
环境准备：本地弄了五台虚拟机，开始搭建 Hadoop 集群，版本的话老师建议我们选择的 Hadoop 2.6.5(企业要的比较多的)
如果面试的时候碰到这样一个面试题：ES 在数据量很大的情况下（数十亿级别）如何提高查询效率？
时间回到2011年，Hadoop作为新生事物，在阿里巴巴已经玩得风生水起，上千台规模的"云梯"是当时国内名声显赫的计算平台。 这一年，Hadoop的好兄弟HBase由毕玄大师带入淘宝，开启了它的阿里之旅。从最初的淘宝历史交易记录，到去年的支付宝消费记录存储在线历史存储统一；从蚂蚁安全风控的多年存储演进，到HBase、TT、Galaxy的大数据激情迭代；HBase在阿里经历过年轻的苦涩，释放过青春的活力，也付出过成长的代价。几代人的不懈努力下，五年陈的HBase开始表现出更成熟、更完善、更丰富的一面，成为公司内部被广泛使用的存储产品之一。 经过阿里集团内部的锤炼，集团将这个技术红利输送给广大阿里云客户。现已推出云数据库HBase产品，支持海量的PB级的大数据存储，适用于高吞吐的随机读写的场景。
这是一个简单的智联搜索页面，登录到智联招聘 App 的用户都能看到，但是这个页面背后涉及到的推荐、召回逻辑以及排序概念，是本文的重点。
最近在招聘要求下突然看到了Apache kudu 于是花了几天时间研究了下，下面简单的给大家介绍下 记得收藏。
掌握基于大数据、云计算等标准和技术的IT专业人士会获得最高的报酬。因为CEO们明白数据的巨大价值和潜力，而掌握这些技术就可以象老鹰一样俯瞰整个项目的所有数据。 ——Dice.com董事长Shravan Goli 俗话说:“熟能生巧。”当你使用一门技术工作到一定长时间后，这门技术一定会炉火纯青。但是，IT技术的发展日新月异，你的技术过时了么？目前最热最受关注的技术是什么？这篇文章可以帮你很好的解决这些问题。 1.大数据 毫无疑问，大数据绝对是近年来的热门词。最近几年，在大公司，这门技术从“可有可无”的边缘迅速
经常有小伙伴私聊问我 “如何自学 Java”、“想转行 Java 靠谱吗” 等问题，因为接触过很多类似经历的同学，所以很能理解这些同学的痛苦和迷茫。
在大数据的发展当中，对相关专业人才的需求是在持续增长的，包括大数据开发、数据分析挖掘等不同的数据处理环节，都形成了相应的岗位体系，大家各自负责不同的环节，共同完成大数据处理任务。今天我们主要来讲讲大数据开发就业，了解大数据开发有哪些岗位？
大数据时代已经来了，许多企业希望将大数据用起来，带动企业的经营，但不知从哪里着手。它们找不到大数据与业务结合的突破口。而一些真正将大数据应用于实战的企业，却在应用过程中困难重重：大数据无法与业务结合；没有收集、分析海量数据的能力；经营人员缺少应用大数据的动力；数据来源鱼龙混杂难以使用。 企业需要结合自身特点，逐步推进大数据应用。对于没有平台部署能力又没有数据收集能力的中小企业，可以利用政府、社交网络平台等第三方提供的数据进行全量数据分析，从而可以在短时间内对很多业务模型进行全量计算，降低对海量数据和复杂模型
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene™的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域， Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。 特点：
大数据是具有海量、高增长率和多样化的信息资产，它需要全新的处理模式来增强决策力、洞察发现力和流程优化能力。 大数据通常都拥有海量的数据存储。仅根据2013年的统计，互联网搜索巨头百度已拥有数据量接近EB级别、阿里、腾讯声明自己存储的数据总量都达到了百PB以上。此外，电信、医疗、金融、公共安全、交通、气象等各个方面保存的数据量也都达到数十或者上百PB级别。 面对这样规模的数据存储量，依靠单台数据库服务器显然是不够的，需要以分布式文
大数据热度居高不下，基于大数据的发展，越来越多的企业开始布局相关业务，组建数据团队，这使得大数据人才需求持续上升。当然，也有越来越多的小伙伴看好大数据的前景，想要入行，今天我们就来讲讲，零基础如何开始大数据学习。
目前，大数据行业面临人才荒的现状，伴随大数据在众多行业中的应用，大数据技术工作能力的工程师和开发人员得到了青睐，同时欢迎的还有数据科学家和数据分析师，这部分人才不仅是人才市场中的抢手资源同时更是获得较高薪资。正因为如此，互联网行业人士如何更好的获得此方面的工作呢，获取大数据认证就是极佳的方式。 如今，数据和大数据分析正在逐渐成为企业生命的血液。具有分析大数据所需技术的数据科学家和分析师，以及了解Hadoop集群和其他技术的开发人员在招聘市场中供不应求，很多企业不惜以重金委以重任。在这样的背景下，如果拥
明确项目到底需要做什么，以及最终做成什么样子，需求分析不明确，项目周期就不明朗，项目完成度无法把控，技术分控无法实现，而且也无法了解项目发展的主体方向。其中最令程序员头痛的是，需求在某个开发周期中，不停的频繁变更。项目完成效率降低。
本期将为大家介绍香港中文大学计算机科学与工程系 James Cheng 老师招收工程师和实习生相关信息。 Husky Data Lab 是由香港中文大学计算机科学与工程系 Prof. James Cheng 领导下的大数据实验室，专注于高性能数据分析系统和数据库的开发，研究成果已被应用于工业界多个大规模 / 高性能系统。 个人主页：https://www.cse.cuhk.edu.hk/~jcheng/ 目前，James Cheng 教授团队在开发 Ofnil 和 Graxy 两个平台： Ofnil gr
其次，写简历和写议论文不同，过分的论证会显得自夸，反而容易引起反感，所以要点到为止。这里的技巧是，提供论据，把论点留给阅读简历的人自己去得出。放论据要具体，最基本的是要数字化，好的论据要让人印象深刻。
问题导读 1.腾讯如何使用Spark 技术的？带来了哪些好处？ 2.Spark 技术最适用于哪些应用场景？ 3.企业在应用Spark 技术时，需要做哪些改变吗？ 4.企业如果想快速应用Spark 应该如何去做？ 转自csdn,问题都很犀利，希望对想了解spark的同学，有所帮助 王联辉 腾讯高级工程师 目前就职于腾讯数据平台部，担任高级工程师，主要负责腾讯TDW-Spark平台的研发和运营工作。从2009年开始从事Hadoop和大数据生态系统相关的工作，经历过Hadoop集群大规模的演变和扩张，对H
大数据是具有海量、高增长率和多样化的信息资产，它需要全新的处理模式来增强决策力、洞察发现力和流程优化能力。
编辑手记：前几天在知乎上出现了一个很热的帖子，话题是“MySQL DBA技术难度低为什么工资比oracle高？”，这个话题很快引起了热烈的讨论。从回帖的情况来看，大部分人几乎都默认了MySQL DBA工资的确高这个事实，那么原因是什么，我们节选MySQL专家刘伟的回帖跟大家分享。 以下是他回帖的原文： 主要有以下两个原因： 1、市场供需关系 2、技术要求相对高 这两个因素一直没有得到改善，导致现在市场的行情是：招MySQL DBA难，招称心的MySQL DBA就更难。 先说一个工资议价的常识，工资水平行业
目前，借由大数据时代的高速发展，它的岗位需求开始迅速扩张，从而给想从事大数据行业的人带来了大量的发展机会，同时也为大家提供了大量的职业发展通道。那么，在这个高速运转的时代，面对如此众多的大数据就业岗位的时候，我们应该去选择什么样的职业发展方向并努力的去学习相应技能从而达到企业要求呢？
在一些业务场景中需要将Hive的数据导入到HBase中，通过HBase服务为线上业务提供服务能力。本篇文章Fayson主要通过在Hive上创建整合HBase表的方式来实现Hive数据导入到HBase。
1.从http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hbase/下载稳定版安装包，我下的是hbase-1.2.6-bin.tar.gz
HBase简介及搭建 一、概述 HBase是基于hadoop的数据库工具。 1、特点 HBase来源于google的一篇论文BigTable，后来由Apache做了开源实现就是HBase。是一种NoSQL、非关系型的数据库、不符合关系型数据库的范式。 适合存储半结构化、非结构化的数据；适合存储稀疏的数据，稀疏的数据中空的数据不占用空间。 面向列(族)进行存储，提供实时增删改查的能力，是一种真正的数据库。 可以存储海量数据、性能也很强大，可以实现上亿条记录的毫秒级别的
本文的HBase安装是在Hadoop已经安装好的基础上实现的，所以之前要导出JAVA_HOME、HADOOP_HOME( 单机模式不需要，伪分布式模式和分布式模式需要)等环境变量以及配置好SSH互信等。 0 公共配置 导出HBase的环境变量
在之前的章节中我们已经一同学习的Hive和HBase相关的知识,但是Hive和HBase都存在各自的问题,Hive实时性不强单条写入数据慢,HBase查询能力差不具备复杂查询的能力,但是Hive和HBase有个隐藏的功能就是关联操作,既然可以享受到HBase的实时性还可以享受到Hive查询带来的便捷. 附上: 喵了个咪的博客:w-blog.cn 1.前言 **注意:**Hive2.3.0 和 Hbase 关联表 使用 select count(*) form 表名 只会返回0条不会走 MR 程序 可以
hbase和hadoop一样也分为单机版、伪分布式版和完全分布式集群版本，这篇文件介绍如何搭建完全分布式集群环境搭建。 hbase依赖于hadoop环境，搭建habase之前首先需要搭建好hadoop的完全集群环境，因此看这篇文章之前需要先看我的上一篇文章：hadoop分布式集群搭建。本文中没有按照独立的zookeeper，使用了hbase自带的zookeeper。 环境准备 hbase软件包: http://mirror.bit.edu.cn/apache/hbase/1.3.1/hbase-1.3.1-
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
