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我不藏了：7個技術體系、共100篇文章、總計1OO萬字

2021-10-21 07:09:02 其他

🍅 作者主頁：不吃西紅柿

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目錄

文章總綱

一、大資料知識體系

大資料工程師必備技能

二、面試題庫

三、資料倉庫知識體系

耗時n年，38頁《資料倉庫知識體系.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、大資料知識體系

而大資料時代，有一個關鍵性的崗位不得不提，那就是大資料工程師，想必大家也會好奇，大資料工程師，日常是做什么的呢？

1.資料采集找出描述用戶或對業務發展有幫助的資料，并將定義相關的資料格式，交由業務開發部門負責收集對應的資料，
2.ETL工程 對收集到的資料，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，保證資料質量，以便得出可以信賴的結果，
3.構建數倉將資料有效治理起來，構建統一的資料倉庫，讓資料與資料間建立連接，碰撞出更大的價值，
4.資料建模基于已有的資料，梳理資料間的復雜關系，建立恰當的資料模型，便于分析出有價值的結論，
5.統計分析對資料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

基于用戶的各方面資料，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，

大資料工程師必備技能

分類

子分類

技能

描述

技

術

能

力

編程基礎

Java基礎

大資料生態必備的java基礎

Scala基礎

Spark相關生態的必備技能

SQL基礎

資料分析師的通用語言

SQL進階

完成復雜分析的必備技能

大資料框架

HDFS&YARN

大資料生態的底層基石

Hive基礎

大資料分析的常用工具

Hive進階

大資料分析師的高級裝備

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

資料可視化平臺

業務基礎

資料收集

資料是如何收集到的？

ETL工程

怎么清洗、處理和轉化資料？

資料倉庫基礎

如何完成面向分析的資料建模？

元資料中心

如何做好資料治理？

分析思維

資料分析思維方法論

怎么去分析一個具體問題？

排查問題思維

如何高效排查資料問題？

指標體系

怎么讓資料成體系化？

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、解決作業難題，

查看全部文章搜：資訊技術智庫

三、資料倉庫知識體系

耗時n年，38頁《資料倉庫知識體系.pdf》

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

  1. 源于「資料倉庫交流群」資深資料倉庫工程師的交流討論，如《sql行轉列的千種寫法》，
  2. 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》，
  3. 源于筆者在系統學習程序中整理的筆記和一點理解，
  4. 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：資料倉庫

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：專案實戰經驗

系列十二：Java

系列十三：資料結構與演算法

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

大資料集錦

  • SQL函式大全丨知識卡片

  • 大資料生態常用組件（一）：資料庫、計算引擎、ETL工具、調度工具

  • 大資料生態常用組件（二）：概括介紹、功能特性、適用場景

  • 大資料硬核-知識體系（一）Java篇

  • 大資料硬核-知識體系（二）Scala基礎

  • 大資料硬核-知識體系（三）SQL基礎

  • 大資料硬核-知識體系（四）SQL進階

  • 大資料硬核-知識體系（五）HIVE基礎

  • 大資料硬核-知識體系（六）HIVE進階

  • 大資料硬核-知識體系（七）HDFS & YARN基礎

  • 大資料硬核-知識體系（八）Spark基礎

  • 大資料硬核-知識體系（九）Spark SQL

  • 大資料硬核-知識體系（十）Linux命令基礎

  • 大資料硬核-知識體系（十一）Hue & Zeppelin

  • 大資料硬核-知識體系（十二）Tableau資料可視化

  • 大資料硬核-知識體系（十三）Azkaban調度系統

  • 大資料硬核-知識體系（十四）資料分析架構

  • 大資料硬核-知識體系（十五）資料收集

  • 大資料硬核-知識體系（十六）ETL工程

  • 大資料硬核-知識體系（十七）資料倉庫基礎

  • 大資料硬核-知識體系（十八）元資料中心

  • 大資料硬核-知識體系（十九）支撐體系

  • 大資料硬核-知識體系（二十）資料分析方法

  • 大資料硬核-知識體系（二十一）指標體系

  • 大資料硬核-知識體系（二十二）排查資料

資料倉庫

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  • 秒懂數倉：三種事實表（設計原則，設計方法、對比）

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  • 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：資料倉庫架構-Lambda和Kappa對比

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資料治理

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  • 6.Spark SQL和DataFrames：與外部資料源進行互動

  • 7.Spark SQL和DataSet

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  • 9. 結構化流（上）

  • 10. 結構化流（中）

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  • 12. 使用Apache Spark構建可靠的資料湖

  • 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實時資料分析系列」1. 有狀態流處理簡介

  • 「Flink實時資料分析系列」2. 流處理基本概念

  • 「Flink實時資料分析系列」3. Apache Flink的體系架構

  • 「Flink實時資料分析系列」4. 構建Apache Flink的開發環境

  • 「Flink實時資料分析系列」5. Flink的DataSteam API（v1.7）

  • 「Flink實時資料分析系列」6. 基于時間和視窗的算子

  • 「Flink實時資料分析系列」7. 有狀態算子和應用（上）

  • 「Flink實時資料分析系列」8. 有狀態算子和應用（下）

  • 「Flink實時資料分析系列」9. 與外部系統的讀寫互動（上）

  • 「Flink實時資料分析系列」10. 與外部系統的讀寫互動（下）

  • 「Flink實時資料分析系列」11. 配置Flink流式應用（上）

  • 「Flink實時資料分析系列」12. 配置Flink流式應用（中）

  • 「Flink實時資料分析系列」13. 配置Flink流式應用（下）

  • 「Flink實時資料分析系列」14. Flink和流式應用運維（上）

  • 「Flink實時資料分析系列」15. Flink和流式應用運維（下）

  • 「Flink實時資料分析系列」16. Flink生態提供的其它工具

  • Flink 基礎知識

前端系列

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  • JavaScript系列6部曲：作用域、預決議

  • JavaScript系列6部曲：面向程序、面向“物件”

  • JavaScript系列6部曲：陣列和函式

  • JavaScript系列6部曲：JS流程控制

  • JavaScript系列6部曲：JS語法知識

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Python

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  • 使用Leather進行資料可視化

  • 科學Python生態和Numpy

  • 使用NumPy和Matplotlib進行資料可視化

  • 影像可視化和3D圖形

  • 可視化圖和網路

  • Pandas入門

  • 處理COVID-19資料

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🍅 技識訓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、演算法、大資料生態圈組件（Mysql、Hive、Spark、Flink）、資料倉庫、前端等，

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