项目介绍9.doc

【大数据项目介绍与面试辅导】 在大数据领域，项目经验和面试准备是至关重要的。自我介绍时，可以强调你在大学期间积累的计算机基础知识，如Java SE、MySQL、Web开发以及数据结构和算法，这些基础为理解大数据提供了必要的背景。通过实习经历，你接触到了数据仓库、用户画像和推荐系统，进一步激发了你对大数据的兴趣。你选择学习Hadoop、Hive、Flume、Kafka、Spark、HBase等大数据技术，并关注新兴的Flink，这些是当前大数据处理的关键组件。 在实际工作中，你参与了一个电商数仓项目，项目主要分为三部分：数据平台搭建、数据仓库搭建及离线计算系统、实时计算系统。这涵盖了大数据处理的全链条，包括数据采集、存储、处理和分析。 在服务器规划阶段，针对10台服务器的大数据集群，你需要考虑物理机与云主机的选择。在这个例子中，公司选择了阿里云的云主机，因为它可以提供类似配置而无需专门的运维人员。接着是集群规划，你需要统计数据量，例如用户行为日志、Kafka中的数据、Flume数据和业务数据，并计算出所需存储空间。在本例中，总需求约为78TB，这决定了需要10台服务器。计算能力方面，20核CPU和400线程可以处理大量数据，而1280GB内存可以支持大约87GB的数据处理。 集群搭建时，考虑到高可用性、资源效率和便利性，你可能需要配置NN和MySQL的高可用，将ZK和KF部署在同一节点，以及合理分配Spark、Hive、MySQL等服务的安装位置。此外，离线测试集群通常配置为生产环境的一半，并且在测试环境中，大多数服务仅安装在3台服务器上。 在项目架构和技术选型上，你需要明确每个组件的作用，如Hadoop用于分布式存储和计算，Flume用于日志收集，Kafka作为消息中间件，Hive提供数据分析，MySQL存储元数据，Spark进行大数据处理，ES提供搜索引擎功能，而Azkaban则用于工作流管理。每个组件的版本选择也至关重要，例如Hadoop 3.1.3和Flume 1.9.0分别带来了断点续传等功能优化。 面试时，你可以围绕这些知识点来展示你的项目经验、技术理解和问题解决能力。对于大数据工程师来说，理解整个大数据生态系统，掌握各个组件的工作原理和协同方式，以及如何根据业务需求进行系统规划和优化，都是面试中需要展现的关键技能。同时，能够清晰地阐述项目经历，特别是面对挑战时的解决方案，会让你在面试中脱颖而出。