我不藏了：7个技术体系共100篇文章总计1OO万字

Posted 2021-12-07 不吃西红柿丶

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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，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

文章总纲

一、大数据知识体系

而大数据时代，有一个关键性的岗位不得不提，那就是大数据工程师。想必大家也会好奇，大数据工程师，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，并将定义相关的数据格式，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，进行各种清洗、处理、转化等操作，完成格式转换，便于后续分析，保证数据质量，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，构建统一的数据仓库，让数据与数据间建立连接，碰撞出更大的价值。
4.数据建模	基于已有的数据，梳理数据间的复杂关系，建立恰当的数据模型，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，建立指标体系，系统性地描述业务发展的当前状态，寻找业务中的问题，发现新的优化点与增长点。
6.用户画像	基于用户的各方面数据，建立对用户的全方位理解，构建每个特定用户的画像，以便针对每个个体完成精细化运营。

 大数据工程师必备技能

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？

二、面试题库

注意：本系列文的目的不是为了面试取巧，而是通过一些经典的面试题，交流技术观点、提升技术理解、解决工作难题。

查看全部文章搜：信息技术智库

三、数据仓库知识体系

耗时n年，38页《数据仓库知识体系.pdf》

拥有本篇文章，意味着你拥有一本完善的书籍，本篇文章整理了数据仓库领域，几乎所有的知识点，文章内容主要来源于以下几个方面：

1. 源于「数据仓库交流群」资深数据仓库工程师的交流讨论，如《sql行转列的千种写法》。
2. 源于群友面试大厂遇到的面试真题，整理投稿给我，形成《面试题库》。
3. 源于笔者在系统学习过程中整理的笔记和一点理解。
4. 源于技术网站的优质文章和高赞答案。

下载PDF

【下载链接】：https://pan.baidu.com/s/1FZrr2pzh1QHGV12D3yjwBg 
【提取码】：98b3

四、mysql知识体系

五、spark知识体系

六、Flink知识体系

 七、Python系列

文章链接

面试知识集锦

• 「面试知识集锦」一文搞懂mysql索引！（原理&使用策略）

• 「面试知识集锦」面试技巧篇丨HR的小心思，你真的懂吗？

• 「面试知识集锦」mysql基础知识、面试真题

• 「面试知识集锦」linux篇丨shell基础命令全集，我奶奶的速查手册！！

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

大数据集锦

• SQL函数大全丨知识卡片

• 大数据生态常用组件（一）：数据库、计算引擎、ETL工具、调度工具

• 大数据生态常用组件（二）：概括介绍、功能特性、适用场景

• 大数据硬核-知识体系（一）Java篇

• 大数据硬核-知识体系（二）Scala基础

• 大数据硬核-知识体系（三）SQL基础

• 大数据硬核-知识体系（四）SQL进阶

• 大数据硬核-知识体系（五）HIVE基础

• 大数据硬核-知识体系（六）HIVE进阶

• 大数据硬核-知识体系（七）HDFS & YARN基础

• 大数据硬核-知识体系（八）Spark基础

• 大数据硬核-知识体系（九）Spark SQL

• 大数据硬核-知识体系（十）Linux命令基础

• 大数据硬核-知识体系（十一）Hue & Zeppelin

• 大数据硬核-知识体系（十二）Tableau数据可视化

• 大数据硬核-知识体系（十三）Azkaban调度系统

• 大数据硬核-知识体系（十四）数据分析架构

• 大数据硬核-知识体系（十五）数据收集

• 大数据硬核-知识体系（十六）ETL工程

• 大数据硬核-知识体系（十七）数据仓库基础

• 大数据硬核-知识体系（十八）元数据中心

• 大数据硬核-知识体系（十九）支撑体系

• 大数据硬核-知识体系（二十）数据分析方法

• 大数据硬核-知识体系（二十一）指标体系

• 大数据硬核-知识体系（二十二）排查数据

数据仓库

基础知识

• 🍅 三万字《数据仓库知识体系》轻松拿下字节offer【建议收藏】

• 秒懂数仓：四种常见数据模型（维度模型、范式模型等）

• 秒懂数仓：数据仓库的8个发展阶段

• 秒懂数仓：三种事实表（设计原则，设计方法、对比）

• 秒懂数仓：总线架构、一致性维度、一致性事实

• 秒懂数仓：元数据分类、元数据管理

• 秒懂数仓：维度表（设计原则、设计方法）

• 秒懂数仓：三范式与反范式

• 秒懂数仓：数据仓库架构-Lambda和Kappa对比

• 秒懂数仓：数据治理（目的、方法、流程）

• 秒懂数仓：常用ETL工具、方法

• 秒懂数仓：数据仓库规范设计

• 秒懂数仓：数据应用--OLAP

• 面试官都惊了，「缓慢变化维」竟然有10种处理方式

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面试真题

• 数据仓库丨大厂常问经典面试真题（持续更新）

数据治理

• 企业数据治理基础概念 & 案例

用户画像

• 用户画像基础概念 & 案例分享

Spark

• 1. Apache Spark简介：一个统一的分析引擎

• 2.Spark入门介绍与基础案例

• 3.Apache Spark结构化API（上）

• 4.Apache Spark结构化API（下）

• 5.Spark SQL和DataFrames：内置数据源简介

• 6.Spark SQL和DataFrames：与外部数据源进行交互

• 7.Spark SQL和DataSet

• 8.优化和调整Spark应用程序

• 9. 结构化流（上）

• 10. 结构化流（中）

• 11. 结构化流（下）

• 12. 使用Apache Spark构建可靠的数据湖

• 13. 使用MLlib进行机器学习（上）

• 14. 使用MLlib进行机器学习（下）

• 15. 使用Apache Spark管理、部署和拓展机器学习管道

• 16. 结语：Apache Spark 3.0

Flink

• 「Flink实时数据分析系列」1. 有状态流处理简介

• 「Flink实时数据分析系列」2. 流处理基本概念

• 「Flink实时数据分析系列」3. Apache Flink的体系架构

• 「Flink实时数据分析系列」4. 构建Apache Flink的开发环境

• 「Flink实时数据分析系列」5. Flink的DataSteam API（v1.7）

• 「Flink实时数据分析系列」6. 基于时间和窗口的算子

• 「Flink实时数据分析系列」7. 有状态算子和应用（上）

• 「Flink实时数据分析系列」8. 有状态算子和应用（下）

• 「Flink实时数据分析系列」9. 与外部系统的读写交互（上）

• 「Flink实时数据分析系列」10. 与外部系统的读写交互（下）

• 「Flink实时数据分析系列」11. 配置Flink流式应用（上）

• 「Flink实时数据分析系列」12. 配置Flink流式应用（中）

• 「Flink实时数据分析系列」13. 配置Flink流式应用（下）

• 「Flink实时数据分析系列」14. Flink和流式应用运维（上）

• 「Flink实时数据分析系列」15. Flink和流式应用运维（下）

• 「Flink实时数据分析系列」16. Flink生态提供的其它工具

• Flink 基础知识

前端系列

• JavaScript系列6部曲：包装类型

• JavaScript系列6部曲：作用域、预解析

• JavaScript系列6部曲：面向过程、面向“对象” 

• JavaScript系列6部曲：数组和函数

• JavaScript系列6部曲：JS流程控制

• JavaScript系列6部曲：JS语法知识

• 推荐2021年前端必读书籍(送电子版)

• 面试稳了！阿珊的9个前端手写笔记

• 就这？入门TypeScript并不难！

• 盘点JavaScript数组常用方法

Python

• 霸占CSDN榜一的20个Python实战用例总结（标准库+高级库）

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• Python简介  （暂无链接）

• 探索Jupyter Notebook

• 使用Leather进行数据可视化

• 科学Python生态和Numpy

• 使用NumPy和Matplotlib进行数据可视化

• 图像可视化和3D图形

• 可视化图和网络

• Pandas入门

• 处理COVID-19数据

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