自我介绍及项目串讲.doc 大数据项目+项目介绍+面试辅导
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自我介绍及项目串讲 大数据项目+项目介绍+面试辅导大数据项目+项目介绍+面试辅导大数据项目+项目介绍+面试辅导大数据项目+项目介绍+面试辅导大数据项目+项目介绍+面试辅导大数据项目+项目介绍+面试辅导大数据项目+项目介绍+面试辅导大数据项目+项目介绍+面试辅导大数据项目+项目介绍+面试辅导大数据项目+项目介绍+面试辅导大数据项目+项目介绍+面试辅导 【大数据项目概述】 在大数据领域,项目经验是衡量专业技能的重要标准。自我介绍中提到的两个项目涵盖了离线数仓建设和实时数据处理,这两大方向是大数据应用的基础。离线数仓项目参照了阿里的数仓架构,通过从零开始搭建大数据平台,包括离线数据仓库,最终实现了稳定运行并进行了优化升级,增加了dwt层,优化了数据查询效率。而实时数据处理项目则涉及到用户行为数据的实时采集、处理和存储,主要采用了Flume、Kafka、SparkStreaming和HBase等技术,构建了一个完整的实时数据流处理系统。 【大数据技术栈详解】 1. **离线数仓**:离线数仓通常用于处理批量、非实时的数据,如历史数据分析。在这个项目中,使用了阿里数仓架构,可能包含ODS(原始数据层)、DWD(明细数据层)、DWS(汇总数据层)和DSW(决策支持层)等层次,确保数据的层层清洗和转化,提供高效分析。 2. **实时处理**:实时模块使用Flume收集用户行为数据,Kafka作为消息中间件,Canal监控MySQL数据变化,SparkStreaming进行实时计算,最后数据存储在HBase中,同时可写入ES和MySQL用于可视化展示。Flink虽然未详细描述,但它也是常见的实时计算引擎,常用于处理高吞吐量的流式数据。 3. **集群规划与服务器配置**:根据项目需求,预计每日数据量为120GB,规划了10台物理机,每台配置8TB SSD硬盘和128GB内存。服务器布局考虑了资源消耗、组件间协同以及对外访问的便捷性,例如RM和NN分开,Kafka、Zookeeper和Flume部署在一起,Hive、HBase、MySQL和Redis等数据库分布在不同服务器上。 4. **问题与解决方案**:在项目实施中,可能会遇到各种问题,如数据丢失、组件故障等。日志服务器使用Flume的taildir source进行日志采集,它支持断点续传和多目录监控。早期版本的Flume可能需要自定义source实现断点续传,而channel的选择也经历了从memory channel到kafka channel的转变,以解决效率和可靠性的平衡问题。 【面试准备与求职建议】 在面试时,应详细介绍自己参与的项目,阐述所使用的工具和技术,以及遇到的问题和解决方案。展示出自己对大数据技术的理解和实际操作能力。同时,积极的态度和持续学习的习惯也是面试官关注的点,比如阅读技术书籍、参与技术讨论等,这些都能增加求职者的竞争力。 大数据项目经验结合扎实的技术知识和实践经验,能帮助求职者在面试中脱颖而出。同时,对于大数据平台的规划、搭建和优化能力,以及在实际工作中遇到问题的解决方法,都是面试官评估候选人能力的重要依据。
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