什么是大数据架构师：围绕大数据系平台系统级的研发人员，熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop 提供的通用算法，熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如：Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。
ACP认证可以分为五个领域，即云计算、大数据、云安全、人工智能和中间件。
目前阿里云ACP认证考试分为：云计算工程师、大数据分析师和大数据工程师、云安全工程师和云安全行业工程师、人工智能工程师和企业级互联网架构工程师。
如何选择?根据自身特长及未来发展方向；哪个简单?哪个更好考?难吗?
ACP认证考试费用多少钱?
ACP认证的考试费用为1200元/次，如果考试不过，需要重新购买，就是考一次1200元。
购买后的有效期为6个月，由于ACP考试为线下考试(在哪考试?往下看)，所以请规划好时间，购买后6个月内不报名考试就失效了，有不少同学因为时间安排的问题浪费了白白浪费了考试码。所以大家一定要记得，复习得差不多了，再购买，以免过期浪费。
多少分及格?多少分拿证?考试题型?考试时长?
及格分数：以ACP云计算工程师为例：ACP认证考试满分为100分，80分及格，达到80分才可以拿到ACP证书；
考试题型：考试题以选择题和判断题为主，70道单选和判断题，30道多选题，每题1分；
考试时长：120分钟，即2个小时。
ACP证书有效期
ACP认证证书有效期为2年。阿里云在国内公有云领域处于非常重要的地位，ACP证书是众多的企业招聘中的加分项。
考试心得及经验
只要用心看并理解官方文档，不出意外就能过。所以，清楚了吗?ACP认证的考试题多是出自官方文档，官方文档中的常见问题占很大比重。某同学A，基础一般，平时上班比较忙，靠早上和晚上各看半个小时，持续了一个多月，一次考过。加油吧！
大数据架构师薪资待遇高、就业前景好，是现在热门职业。市场对合格软件人才的需求将远大于供给，其中尤以云计算、大数据架构师人才较为缺乏。而大数据的相关技术型人员更是目前就业率比较高的。想要学习大数据的同学来南京课工场吧。大数据作为课工场的热门课程，无论你是没有基础还是想提升技术，
课工场都能给你提供合适的教学哦！
13、R代码如下： df<- data.frame( Name=c("Alice","Becka","James","Jeffrey","John"), Sex=c("F","F","M","M","M"), Age=c(13,13,12,13,12), Height=c(56.5,65.3,57.3,62.5,59.0), Weight=c(84.0,98.0,83.0,84.0,99.5) ) 将df保存为C盘rLX（已建立）子目录中的test.csv文件，R代码为____________________。 14、设列表变量为“Lst<-list(name="Fred", wife="Mary", no.children=3, child.ages=c(4,7,9));”，Lst[["name"]]返回值为____________________。 15、设方阵为“A <- t(array(c(1:8, 10),dim=c(3,3)));”，函数eigen(crossprod(A,A))求____________________。 16、一组数据分布的最高峰点所对应的变量值即为____________________。 17、平均发展速度是环比发展速度的序时平均数，它有____________________和_____两种计算方法。 18、总指数按计算方法不同，可分为____________________和_____。 19、要设置一条1像素粗、200像素长的左对齐的水平线，应使用语句____________________。 20、链接式CSS样式表是通过使用html链接文件标签____________________将外部CSS应用到本页面的样式使用方法。 21、GIF格式的特点有：支持动画、无损压缩、最多包含256种颜色、____________________ 等。 22、盒子模型的float属性有三个属性值____________________。 23、在幻灯片中将插入点置于“大纲”选项卡，再按____________________键即可选取演示文稿中所有占位符中的文本。 24、数据的转置应选择____________________。 25、word默认显示的工具栏是____________________工具栏。
高级开发人员架构师面试题 此文中所提到的面试题是园子中Tony Qu兄弟翻译过来的，特此感谢高级开发人员/架构师1 DateTime.ParsemyString 有问题，当myString丌能满足时间格式要求的时候，会引发异常，建议使用DateTime.TryParse 2PDB PDB是用于保存调试和项目状态信息的文件，在debug 的时候将产生pdb文件，调试的时候应该放在和对应应用程序集相同目录。3 cyclomatic complexity 丌知道，望指教？4 lock private static object instrace static object lockedObj new object public static void LockTest if instrace null lock lockedObj if instance null instance new object 5 FullTrustGACassemblyFullTrust FullTrust完全信任。放入GAC中的Assembly是否FullTrust我的理解丌是。我理解FullTrust是可以通过代码设定的6 可以更加灵活的设置对代码的访问权限，实现代码级保护。？这点丌是特清楚，有明白的给讲解下7 gacutil /l find /i Corillian 全局程序集缓存中如果有Corillian就更新该程序集，没有就安装8 sn -t foo.dll 显示程序集foo.dll的公钥标记9 DCOM135 135端口，因为DCOM的端口号是随机分配的，默认情况下，会分配1024以上的端口号，所以默认情况下DCOM丌能穿越防火墙。因为根本丌晓得开哪个端口。但有解决办法可以使DCOM分配的端口号固定，有关内容我在https://www.doczj.com/doc/b417360840.html,/jillzhang/archive/2008/02/20/1075057.html 有过一些描述。135是远程过程调用RPC的默认端口10OOPSOA 我想OOP和SOA应该没有对比性吧。OOP是一种编程模型，强调将复杂的逻辑分解出小的模块，特性是继承，封装和多态。而SOA是一个技术框架，技术框架和编程模型应该说丌是一码事吧？SOA的思想是将业务逻辑封装成服务戒者中间件提供给应用程序来调用，当然其组件化思想是继承和发扬了OOP的优点。11 XmlSerializerACL 我只知道XmlSerializer是将对象的属性和字段进行序列化和反序列化的，序列化成为xml数据，反序列化再将xml转换成对象。应该至少需要ACL权限中的读权限. 12catchException 原因可能有两点：1）try..catch在出现异常的时候影响性能2）应该捕获更具体得异常，比如IOExeceptionOutOfMemoryException等13Debug.WriteTrace.Write Debug.Write是调试的时候向跟踪窗口输出信息。当编译模式为debug的时候才有效，为release的时候Debug.Write在编译的时候会忽略而Trace则是在debug和release两种模式下均可以向跟踪窗口输出信息。14Debug BuildRelease Build Debug会产生pdb文件，release 丌会。Debug用于开发时的调试，丌能要于部署，而release用于部署.debug编译一些特殊代码，比如IFDEBUG Debug.Write等，而Release则会将那些特殊标记省略15JITassembly 方法，道理很简单，因为对于一次运行，很可能只用到一个程序集中极少数类型和对象，而大部分可能并丌会被使用，此时CLR傻乎乎的给整个程序集都给Compile了，CLR丌是傻疯了么16 抽象类能有具体实现，而接口只定义行为规范，丌能有具体实现。一个类只能继承一个父类，但能实现多个接口。17a.Equalsba b 丌一样。多数情况下，a.Equalsb表示a 不b一致，ab表示a不b的值相等。也可以有具体重载（多谢Jeffrey Zhao 的指正）18 对象一致是指两个对象是同一个对象，引用相同。而对象相等是指两个对象的值相同，但引用丌一定相同https://www.doczj.com/doc/b417360840.html,deep copy 实现IClonable接口20IClonable IClonable方法是实现深度复制的接口，实现它应该能深度复制一个对象出来。深度复制的特征的调用对象的构造方法，创建新的对象，包括创建对象中嵌套的引用对象的新实例。而Shadow复制则丌同，是浅表复制，丌重新创建新实例。浅表复制的实现是Object.MemberWiseClone. public class Name public string FirstName public string LastName public class Person:ICloneable public Name PersonName public string Email /// /// Deep Copy的例子/// /// public Object Clone Person p new Person p.Email this.Email p.PersonName new Name p.PersonName.FirstName this.PersonName.FirstName https://www.doczj.com/doc/b417360840.html,stName https://www.doczj.com/doc/b417360840.html,stName return p public void ChangLastNamestring lastName https://www.doczj.com/doc/b417360840.html,stName lastName public static void Main Person p new Person p.PersonName new Name https://www.doczj.com/doc/b417360840.html,stName jill
阶段 软件名知识点 课程周期 大数据概论&hadoop入门 HDFS集群框架原理与工作机制介绍HDFS集群运行模式介绍与部署HDFS集群完全分布式部署HDFS集群优化实战MapReduce框架原理MapReduce高可用部署MapReduce集群测试可用性MapReduce集群优化实战 zookeeper原理以及选举机制介绍zookeeper完全分布式部署zookeeper集群优化实战hive入门以及安装部署hive远程链接 hive常用命令&数据类型介绍hive DDL数据定义hive DML数据操作hive查询 hive Join&排序hive分桶 hive函数&压缩&存储hive的企业级调优hive项目实战CM概念和功能CM环境准备CM安装部署 CM管理界面快速入门 CM集群管理脚本介绍&使用案例使用CM快速部署大数据生态圈CM平台的日志管理CM高级调优参数设置Ambari概念和功能Ambari环境准备Ambari Server部署 Ambari管理界面快速入门Ambari服务的管理介绍 Ambari与CDH的优缺点对比kafka架构介绍 kafka完全分布式部署kafka原理剖析 使用kafka Engle监控kafka集群使用kafka manager监控kafka集群测试kafak集群的吞吐量案例实操 kafka集群调优方案介绍（企业真实案例干货分享）flume拓扑结构介绍flume快速入门flume安装部署 flume source配置案例flume channel配置案例flume sink配置案例flume调优参数介绍Hbase原理及安装Hbase集成及运维Hbase企业级优化clinkhouse简介 clinkhouse单机部署 Clinkhouse完全分布式部署Clinkhouse集群调优实战Storm原理 Storm集群部署Storm案例实操 Spark原理以及架构部署Spark架构详解 Spark性能调优以及稳定性保障Spark底层架构剖析Spark面试详解初识Flink 3天 2天 1天 1天 1天 1天 1天 2天 HDFS集群 MapReduce集群 zookeeper集群 hive应用 CDH集群部署 HDP集群部署 kafka集群 flume高级使用 Hbase集群Clinkhouse集群 storm Spark 模块（一）Hadoop生态系统 模块（二） 中小型企业常用的大数据集群管理软件 模块（三） 大数据系统常用日志采集框架 模块（四） 大数据系统常用数据存储框架 模块（五） 大数据系统常用数据计算框架 老男孩大数据运维架构师2019课程大纲（全国独家课程） 课程周期：16天周末面授（4个月左右） 入学基础：1年以上实际工作经验的Linux运维工程师或者老男孩Linux运维班级毕业学员或其他机构同等水平的技术人员。或者中高级致力于大数据运维的开发人员 适合人群：Linux运维工程师、高级程序开发人员、高级DBA、大数据相关人员、老男孩Linux毕业班学员或同等机构人群。 课程讲师：2位企业大数据一线大牛技术讲师主讲及全程群答疑，确保不但学会，而且助力学员在企业落地实施。2019国内经济下行，企业寒冬大裁员，大浪淘沙，唯有掌握新技术真本领方能加薪不被淘汰。——老男孩大数据运维架构师岗位是Linux运维岗位中的战斗机岗位，平均薪资比Linux运维人员翻50%到3倍以上。 老 男 孩教 育 -大 数据 运 维
网易数据分析专员笔试题目 一、基础题 1、中国现在有多少亿网民？ 2、百度花多少亿美元收购了91无线？ 3、app store排名的规则和影响因素 4、豆瓣fm推荐算法 5、列举5个数据分析的博客或网站 二、计算题 1、关于简单移动平均和加权移动平均计算 2、两行数计算相关系数。（2位小数，还不让用计算器，反正我没算） 3、计算三个距离，欧几里德，曼哈顿，闵可夫斯基距离 三、简答题 1、离散的指标，优缺点 2、插补缺失值方法，优缺点及适用环境 3、数据仓库解决方案，优缺点 4、分类算法，优缺点 5、协同推荐系统和基于聚类系统的区别 四、分析题 关于网易邮箱用户流失的定义，挑选指标。然后要构建一个预警模型。
五、算法题 记不得了，没做。。。反正是决策树和神经网络相关。 1、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的？ 3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则？ 4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离？ 5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库？ 6、如何设计一个解决抄袭的方案？ 7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用？ 8、点击流数据应该是实时处理？为什么？哪部分应该实时处理？
9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型？同时你是如何定义“好”？存在所有情况下通用的模型吗？有你没有知道一些模型的定义并不是那么好？ 10、什么是概率合并（AKA模糊融合）？使用SQL处理还是其它语言方便？对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言？ 11、你是如何处理缺少数据的？你推荐使用什么样的处理技术？ 12、你最喜欢的编程语言是什么？为什么？ 13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。 14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是？ 15、什么是大数据的诅咒？ 16、你参与过数据库与数据模型的设计吗？ 17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择？你对于商业智能和报表工具有什么想法？ 18、你喜欢TD数据库的什么特征？
架构师面试问题指导性框架 1. Java基础问题 (3) 1.1. 所有Java类的基类是什么？ (3) 1.2. Object类中有哪些方法？（说出三个） (3) 1.3. equals和==的差别？ (3) 1.4. hashCode的作用 (3) 1.5. hashCode和equals方法的关系 (3) 1.6. 如何停止一个线程？ (3) 1.7. Thread.setDeamon()的含义？ (5) 1.8. ClassLoader的功能和工作模式？ (5) 1.9. 列举几个Java Collection类库中的常用类，试简述其类结构。 (6) 1.10. Input/OutputStream和Reader/Writer有何区别？何为字符，何为字节？ (6) 1.11. 如何在字符流和字节流之间转换？ (6) 1.12. GC垃圾收集是什么意思？怎样的对象会被收集？ (6) 2. JavaEE的问题 (6) 2.1. Serlvet/JSP相关 (6) 2.1.1. JSP的工作原理 (6) 2.1.2. Servlet中的session工作原理 (6) 2.1.3. WEB层如何实现Cluster (7) 2.2. EJB相关 (7) 2.2.1. EJB的类型 (7) 2.2.2. EJB的工作原理 (7) 2.2.3. EJB的应用领域 (7) 2.3. JMS相关 (7) 2.3.1. JMS的模式 (7) 2.4. JDBC/JTA/JTS相关 (7) 2.4.1. 用JDBC怎样从数据库中查询一条记录？ (7) 2.4.2. Transaction有哪几种隔离级别？（Isolation Level） (7) 2.4.3. Global transaction的原理是什么？ (7) 2.5. WebService相关 (8) 2.5.1. 简述WebService是怎么实现的？ (8) 2.6. Ant/maven的知识 (8) 2.6.1. 用过ant或maven吗？它们是什么？有什么特点（或好处）？ (8) 3. 开源软件的问题 (8) 3.1. Spring相关 (8) 3.1.1. Spring的核心理念是什么？ (8) 3.2. iBatis/hibernate相关 (8) 3.2.1. 简介hibernate和（或）ibatis，及它们的异同、优缺点。 (8) 3.3. 其它软件 (8) 3.3.1. Web层框架 (8) 3.3.2. 数据层框架 (8) 3.3.3. 普通工具类 (8) 3.3.4. 测试框架 (8) 3.3.5. Service框架 (8) 3.3.6. (9) 4. OOA/OOD (9) 4.1. OOD的原则 (9)
大数据架构师的职责 大数据架构师负责大数据仓库、数据集市的规划及实现，负责大数据中台的设计和核心开发工作。下面是小编为您精心整理的大数据架构师的职责。 大数据架构师的职责1 职责： 1、负责大数据基础平台、海量数据存储处理分布式平台、数据分析系统架构设计和研发; 2、负责实时计算平台基础架构设计、部署、监控、优化升级; 3、制定项目数据仓库设计及实现规范，指导设计研发和部署; 4、协助策略和算法团队工作，保障数据挖掘建模和工程化; 5、深入研究大数据相关技术和产品，跟进业界先进技术。 任职要求： 1、3年以上大数据系统架构经验;
2、精通Hadoop HBase Hive Spark Flink Kafka Redis技术及其生态圈; 3、具备Java Scala Python等开发经验，熟悉数据挖掘和分析的策略与算法; 4、精通数据抽取，海量数据传输，数据清洗的常用方法和工具。 5、具备良好的系统分析能力、故障诊断能力; 6、有大数据策略、算法、可视化经验优先; 7、有在华为云存储产品和大数据产品的开发使用经验优先。 大数据架构师的职责2 职责： 1、负责公司的大数据平台的数仓架构、系统架构设计; 2、负责带领团队完成舆情分析相关的挖掘方案设计; 3、负责大数据研发组团队管理; 4、负责带领团队完成舆情平台的方案文档撰写、迭代开发; 5、负责研发规范制定，研究行业前沿技术; 6、参与产品规划及设计讨论。
任职要求： 1、本科五年工作经验及以上，有至少五年的大数据技术实践经验，有NLP或AI相关经验; 2、有很强的架构设计能力和良好的表达能力; 3、有一定的项目管理及团队管理能力; 4、精通Hadoop、Spark生态圈中的常用组件原理及应用; 6、理解媒体业务，精通数据仓库的规划和设计; 5、精通掌握Java或Python编程，有性能调优能力; 4、熟悉NLP算法原理及应用; 6、对新生事物或者新技术有浓厚兴趣，学习能力强。 大数据架构师的职责3 职责 1、参与打造数据中内容的规划、设计、开发和优化工作，实现高质量数据的互通与共享; 2、参与数据模型体系构建及数据主题设计和开发，搭建离线、实时数据公共层;
、 阿里云行业认证：大数据分析师专业认证考试（ACP级）大纲 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证介绍： 阿里云大数据行业认证-大数据分析师专业认证（ACP－AlibabaCloud Certified Professional）是大数据行业认证体系中的技能认证，同时也是一个跨平台、通用型专业技术认证。主要包括数据分析相关的知识体系，如数据库知识、数据质量控制、数据编程、机器学习、数据分析工具、机器学习、数据可视化，主流大数据技术等；介绍了数据分析在行业中的实际应用与项目管理方法，及相关的数据技术和技能，包括8个知识与技能模块：大数据基础知识、大数据存储技术、数据分析工具、数据可视化、数据编程、数据项目质量控制、数据项目设计与执行、机器学习。通过该行业技术认证可以有效证明持证者具备以下能力： 具备大数据相关的基础知识 了解大数据分析职业的特点及行业对大数据分析人员的职业要求 了解大数据存储技术的特点，能够熟练使用传统关系型数据库，了解数 据仓库的基本知识，能够使用开源大数据技术、阿里云数加等管理和使 用数据 掌握SQL语言编程技能，能够根据项目需要进行数据库管理和数据编程 … 熟练掌握数据可视化相关工具，如Tableau、Quick BI、DataV，并且能 设计与开发可视化大屏和商业报表 掌握数据质量管理的特点和要求，能够在数据分析中判断数据质量对项 目的影响并提供相应解决方案 掌握数据分析的质量控制流程，利用数据预处理技术合理处理脏数据 基于对数据分析项目的编程方法，保证程序的运行效率和数据分析结果 的质量 能够运用七何分析法针梳理数据项目的目标、范围，根据对业务要求的 理解设计合理的数据分析方案 掌握机器学习技术的使用和应用场景，如聚类分析、决策树、关联分析 等 能够独立撰写数据分析项目报告 阿里云认证的报名方式： ) 报名入口为 阿里云大数据行业认证大数据分析师专业认证所需具备的前置知识：
https://www.doczj.com/doc/b417360840.html, 大数据分析师工资待遇怎么样_有必要参加数据分析师培训吗 大数据分析师工资待遇怎么样https://www.doczj.com/doc/b417360840.html, _有必要参加数据分析师培训吗？光环大数据培训作为数据分析师培训的典范，师资力量雄厚，拥有强大的研发团队。大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。 大数据分析师工资待遇怎么样？ 从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。根据美国劳工部预测，到2018年，数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师，但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。 有媒体报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。 国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为：9724（取自1139份样本），且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。 有必要参加数据分析师培训吗？ 根据上面说说的大数据分析师的工资待遇及发展前景，我们可以确定的是大数据分析师将来的发展非常不错，选择成为大数据分析师也是一个很明智的决策，但至于要不要参加数据分析师培训，要根据个人情况进行选择。 假如本身就拥有数据分析的相关技能，自控能力非常好、自学能力非常棒，完全可以自学参
一、分析 1．什么是逻辑数据映射？它对ETL项目组的作用是什么？ What is a logical data mapping and what does it mean to the ETL team? 答： 逻辑数据映射（Logical Data Map）用来描述源系统的数据定义、目标数据仓库的模型以及将源系统的数据转换到数据仓库中需要做操作和处理方式的说明文档，通常以表格或Excel 的格式保存如下的信息： 目标表名： 目标列名： 目标表类型：注明是事实表、维度表或支架维度表。 SCD类型：对于维度表而言。三种SCD（Slowly Changing Dimension）技术 SCD1直接修改原维表信息，不保存任何维历史信息。 SCD2创建新的记录而不删除或修改原有维信息。可通过为每条记录设定过期时间、生效时间两个字段来区分各历史记录和当前记录（历史记录的过期时间均早于当前记录的生效时间）。 SCD3在维表中定义历史信息字段，只保存有限的历史信息（此技术很少应用） 源数据库名：源数据库的实例名，或者连接字符串。 源表名： 源列名： 转换方法：需要对源数据做的操作，如Sum(amount)等。 逻辑数据映射应该贯穿数据迁移项目的始终，在其中说明了数据迁移中的ETL策略。在进行物理数据映射前进行逻辑数据映射对ETL项目组是重要的，它起着元数据的作用。项目中最好选择能生成逻辑数据映射的数据迁移工具。 -----------------------------补充： 逻辑数据映射分为两种: 1: 模型映射: 从源模型到DW目标模型之间的映射类型有：
一对一：一个源模型的数据实体只对应一个目标模型的数据实体。如果源类型与目标类型一致，则直接映射。如果两者间类型不一样，则必须经过转换映射。 一对多：一个源模型的数据实体只对应多个目标模型的数据实体。在同一个数据存储空间，常常出现会一个源实体拆分为多个目标实体的情况下。在不同的存储空间中，结果会对应到不同的存储空间的实体。 一对零：一个源模型的数据实体没有与目标模型的数据实体有对应，它不在我们处理的计划范围之内。 零对一：一个目标模型的数据实体没有与任何一个源数据实体对应起来。例如只是根据设计考虑，时间维表等。 多对一：多个源模型的数据实体只对应一个目标模型的数据实体。 多对多：多个源模型的数据实体对应多个目标模型的数据实体。 2: 属性映射 一对一：源实体的一个数据属性列只对应目标实体的一个数据属性列。如果源类型与目标类型一致，则直接映射。如果两者间类型不一样，则必须经过转换映射。 一对多：源实体的一个数据属性列只对应目标实体的多个数据属性列。在同一个实体中，常常出现会一个源属性列拆分为目标的多个属性列情况。在不同实体中，结果会对应到不同的实体的属列。 一对零：一个源实体的数据属性列没有与目标实体的数据属性列有对应，它不在我们处理的计划范围之内。 零对一：一个目标实体的数据属性列没有与任何一个源数据属性列对应起来。例如只是根据设计考虑，维表和事实表中的时间戳属性，代理健等。 多对一：源实体的多个数据属性列只对应目标实体的一个数据属性列。 多对多：源实体的多个数据属性列对应目标实体的多个数据属性列。 作用: 1 为开发者传送更为清晰的数据流信息。映射关系包括有关数据在存储到DW前所经历的各种变化的信息，对于开发过程中数据的追踪审查过程非常重要。 2 把ETL过程的信息归纳为元数据，将数据源结构，目标结构，数据转换规则，映射关系，数据的上下文等元数据保存在存储知识库中，为元数据消费者提供很好的参考信息，追踪数据来源与转换信息，有助于设计人员理解系统环境变化所造成的影响；
大数据培训方案简介 大数据人才的培养是一项系统工程，企业可以通过在内部遴选相对符合基础条件的员工，打造自己专业的大数据团队，使学员能系统化获取知识结构和专业技能。 通过课程学习可以使学员获得如下能力： ?通过本专业的学习，学员可以了解云计算、机器学习，文本和语义分析，图计算，可视化分析，以及MapReduce，NoSQL数据库，在并行计算等领域的基本概念，熟悉并行文件系统和分布式存储系统的组织方式和基本技术，掌握Map-Reduce的编程模型、相关基础和高级编程语言。 ?了解Hadoop生态系统的组成和主流模块的架构原理，以及其在典型工业界的大数据处理和分析领域的应用场景。使学员掌握海量数据计算的基本概念与原理，特别是面向分布式计算和存储的关键技术原理，培养员工解决大规模数据处理的基础能力，学会编写简单数据处理程序。 大数据系统架构师培养方案 课程介绍： 该课程将带领学员理解大数据处理的分析思路和方法，提高大数据技术架构设计能力和管理能力，采用理论与实践相结合的授课方式，来掌握解决实际问题的能力。该课程中设计的技术难点和关键点均举例说明，让学员更加容易掌握。并在培训过程中与学员交流培训经验与技巧，以帮助学员将大数据技术复制下去。
另外，在实战演练过程中介绍大数据项目开展步骤及项目控制。 课程天数： 3~12天 培训目标： 通过课程培训，让学员掌握： 1、掌握大数据方法体系； 2、掌握Hadoop原理技术； 3、掌握大数据质量管理体系； 4、掌握大数据架构设计思路与方法； 5、掌握大数据架构课程培训技巧； 6、掌握大数据项目的开展步骤及项目控制技巧； 7、授课期间搭建一个基于hadoop的大数据模拟架构平台。 培训对象： 大数据运营、管理和分析人员 参训条件： 管理人员及数据分析人员 课前调研： 在开课之前，与学员和领导进行访谈，进一步明确领导对课程的期望，并了解学员的基础，倾听学员的建议，有针对性的优化培训思路。 课程大纲：
一、你对MVC的理解，MVC有什么优缺点？结合Struts，说明在一个Web应用如何去使用？ 答： MVC设计模式（应用观察者模式的框架模式） M: Model(Business process layer)，模型，操作数据的业务处理层,并独立于表现层(Independent of presentation)。 V: View(Presentation layer)，视图，通过客户端数据类型显示数据,并回显模型层的执行结果。C: Controller(Control layer)，控制器，也就是视图层和模型层桥梁，控制数据的流向，接受视图层发出的事件，并重绘视图 MVC框架的一种实现模型 模型二(Servlet-centric)： JSP+Servlet+JavaBean，以控制为核心，JSP只负责显示和收集数据，Sevlet，连接视图和模型，将视图层数据，发送给模型层，JavaBean，分为业务类和数据实体，业务类处理业务数据，数据实体，承载数据，基本上大多数的项目都是使用这种MVC的实现模式。 StrutsMVC框架(Web application frameworks) Struts是使用MVC的实现模式二来实现的，也就是以控制器为核心。 Struts提供了一些组件使用MVC开发应用程序： Model：Struts没有提供model类。这个商业逻辑必须由Web应用程序的开发者以JavaBean 或EJB的形式提供 View：Struts提供了action form创建form bean, 用于在controller和view间传输数据。此外，Struts提供了自定义JSP标签库，辅助开发者用JSP创建交互式的以表单为基础的应用程序，应用程序资源文件保留了一些文本常量和错误消息，可转变为其它语言，可用于JSP中。 Controller：Struts提供了一个核心的控制器ActionServlet，通过这个核心的控制器来调用其他用户注册了的自定义的控制器Action，自定义Action需要符合Struts的自定义Action规范，还需要在struts-config.xml的特定配置文件中进行配置，接收JSP输入字段形成Action form，然后调用一个Action控制器。Action控制器中提供了model的逻辑接口。 二、什么是WebService？ 答： WebService是一个SOA（面向服务的编程）的架构，它是不依赖于语言，不依赖于平台，可以实现不同的语言间的相互调用，通过Internet进行基于Http协议的网络应用间的交互。 WebService实现不同语言间的调用，是依托于一个标准，webservice是需要遵守WSDL
大数据、数据科学和数据分析的定义与应用 数据无处不在。现有的数字数据量正在快速增长，每两年翻一番，并改变我们的生活方式。一个由福布斯的文章指出，数据的增长速度比以往更快。到2020年，地球上每个人每秒将创建约1.7兆字节的新信息，这使得至少了解该领域的基础知识极为重要。毕竟，这是我们未来的所在。 以下我们将根据数据科学，大数据和数据分析的用途，用途，成为该领域专业人士所需的技能以及每个领域的薪资前景来区分数据科学，大数据和数据分析。 首先让我们开始理解这些概念是什么。 一、数据科学 在处理非结构化和结构化数据时，数据科学是一个涉及与数据清理，准备和分析相关的所有领域的领域。 数据科学是统计，数学，编程，解决问题，以巧妙的方式捕获数据，以不同的方式看待事物的能力以及清理，准备和对齐数据的活动的结合。 简而言之，它是尝试从数据中提取见解和信息时使用的技术的总括。 二、大数据 大数据是指无法用现有的传统应用程序有效处理的庞大数据量。大数据的处理始于未聚合的原始数据，通常是不可能将其存储在单台计算机的内存中的。 用来描述庞大数据量的流行语，无论是非结构化还是结构化的大数据，每天都会淹没企业。大数据是一种可以用来分析洞察力的东西，这些洞察力可以导致更好的决策和战略业务转移。
Gartner给出的大数据定义是：“大数据是高容量，高速或多变的信息资产，它们需要经济高效的创新信息处理方式，以增强洞察力，决策能力和过程自动化。” 三、数据分析 数据分析是检查原始数据以得出该信息的科学。 数据分析涉及应用算法或机械过程来得出见解，例如，遍历多个数据集以寻找彼此之间有意义的关联。 它被用于多个行业，以允许组织和公司做出更好的决策以及验证和反证现有的理论或模型。数据分析的重点在于推理，这是仅根据研究人员已经知道的结论得出结论的过程。四、数据科学的应用 （1）互联网搜索 搜索引擎利用数据科学算法在几秒钟内为搜索查询提供最佳结果。 （2）数位广告 整个数字营销频谱都使用数据科学算法-从显示横幅到数字广告牌。这是数字广告获得的点击率高于传统广告的平均原因。 （3）推荐系统 推荐系统不仅使从数十亿可用产品中查找相关产品变得容易，而且还增加了用户体验。 许多公司使用此系统根据用户的需求和信息的相关性来推广他们的产品和建议。这些建议基于用户以前的搜索结果。 五、大数据的应用 （1）金融服务大数据 信用卡公司，零售银行，私人财富管理咨询公司，保险公司，风险基金和机构投资银行将大数据用于其金融服务。它们之间的共同问题是存在于多个不
学习大数据开发可以从事的工作 大数据是近年来火热话题，发展迅猛，已逐步从概念走向落地，市场上对大数据人才的需求量也日益剧增，但大数据人才紧缺，很多IT技术人员想转行从事大数据开发，但对学成之后的具体职业和工作不明确，以下是大数据相关职位介绍： 1. 大数据系统架构师 工作职能：大数据平台搭建、系统设计、基础设施。 技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。 2.大数据系统分析师 工作职能：面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。 技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。 3.hadoop开发工程师 工作职能：解决大数据存储问题。 技能：hadoop、hbase、hive、cassandra、jvm、java、linux等。 4.数据分析师 工作职能：在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，依据数据做出行业研究、评估和预测，并实现数据的商业意义。 技能：SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜、Access、matalab、mathmatics、编程语言等。 5.数据挖掘工程师
工作职能：基于大数据平台的数据建模、数据处理、数据分析以及数据挖掘等工作。 技能：线性代数、高等代数、凸优化、概率论、Python、Java、C、 C++、MapReduce、Hadoop、Hyp、Spark等。 6.大数据可视化工程师 工作职责：依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案；依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术；依据方案和技术选型制作可视化样例；配合视觉设计人员完善可视化样例；配合前端开发人员将样例组件化。 技能：BDP、HighCHarts、Tableau、ArcGIS、Echarts、Python、R、JavaScript、HTML、SVG、CSS、Processing、D3.js等。 以上是大数据相关职业岗位，按照职业发展路线来分，还可分为大数据初级工程师、大数据中级工程师、大数据高级工程师、大数据架构师以及大数据首席技术官等！
Java系统分析/架构师面试题 【专业知识相关】 1、谈谈对OOP、IOC、AOP的设计理念的理解； 2、谈谈对主流的J2EE框架（Spring、Struts、Ibatis、Hibernate等）；这 些框架的局限性在哪儿？在何种情况下会不适合用这些框架？ 3、关于J2EE方面开发方面，说出前、后端的设计模型； （提示：比如前端的MVC框架，Axis，Ext，JQuery，Flex等，后端的Ejb，Spring，IOC，AOP，JMS，JNDI，RMI，以及负载均衡等） 4、什么是SOA，ROA？谈谈两种技术的原理及适用场景； 5、说说JVM原理，内存泄露与溢出的区别，何时产生内存泄露？ 6、谈谈JAVA通信方面相关知识，以及大项目之间通信方案； 【软件架构、服务器、中间件相关】 7、谈谈架构师的职责有哪些？ 8、软件设计领域，有哪些设计模式，你常用的几种设计模式；各个设计模式 有哪些优缺点，适应哪些场景； 9、谈谈你日常用的几种WEB服务器、中间件的相关特性及优缺点； 10、如果要设计一个搜索引擎，像Google那样只有两个页面，要求性能最大 化，Web方面应该如何设计？（不需要考虑搜索的逻辑） 11、企业级应用有哪些特殊要求？在何种情况下我们不需要考虑这些要求？ 12、谈谈你现在做技术最大的困惑是什么？ 13、描述一个你感觉最成功的一次架构案例? 14、怎么做到系统整合? （提示：A、通过代码的整合方式，使用相同的数据库。B、通过SSO方式，可以是异构数据库.） 15、浅谈一下负载均衡的原理? 16、怎么处理权限分配?有几种权限分配模型?（提示：目前流行的三种： A、自主型访问控制； B、强制型访问控制； C、基于角色的访问控制RBAC）【数据库方面】
大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。 对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事?大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。 一、ETL研发 企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL 人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。 二、Hadoop开发 随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。 三、可视化工具开发 可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。 四、信息架构开发 大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。 五、数据仓库研究 为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 六、OLAP开发 OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。
一、MySQL相关知识 1、请列举mysql优化方式 选取最适用的字段属性、事务、锁定表、使用外键、使用索引、优化的查询语句 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries) 使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表 2、请列举分库分表的常用方法 有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢 "; echo "INSERT INTO members{$i} SELECT * FROM members WHERE mid%100={$i}
"; } ?> 3、 Mysql+如何做双机热备和负载均衡 1.主服务器授权 2.数据复制 3.配置主服务器 4.重启master 5.配置slave 6.重启slave 7.查看master的状态与设置的是否一致 8.查看slave 4、数据表类型有哪些 MyISAM、InnoDB、HEAP、BOB,ARCHIVE,CSV等 MyISAM：成熟、稳定、易于管理，快速读取。一些功能不支持（事务等），表级锁。InnoDB：支持事务、外键等特性、数据行锁定。空间占用大，不支持全文索引等。 5、防sql注入的方法? mysql_escape_string(strip_tags($arr["$val"]));
6、mysql把一个大表拆分多个表后,如何解决跨表查询效率问题 [php]view plaincopy 1./** 2.* 函数名称：post_check() 3.* 函数作用：对提交的编辑内容进行处理 4.* 参数：$post: 要提交的内容 5.* 返回值：$post: 返回过滤后的内容 6.*/ 7.function post_check($post){ 8.if(!get_magic_quotes_gpc()){// 判断magic_quotes_gpc是否为打 开 9.$post = addslashes($post);// 进行magic_quotes_gpc没有打开的 情况对提交数据的过滤 10.} 11.$post = str_replace("_","\_", $post);// 把'_'过滤掉 12.$post = str_replace("%","\%", $post);// 把'%'过滤掉 13.$post = nl2br($post);// 回车转换 14.$post = htmlspecialchars($post);// html标记转换 15.return $post; 16.} 7、索引应用 7.1什么情况下考虑索引 7.2什么情况不适合索引 7.3一个语句是否用到索引如何判断
大数据架构师岗位的具体职责表述 大数据架构师需要负责指导开发人员完成数据模型规划建设、分析模型构建及分析呈现。以下是小编整理的大数据架构师岗位的具体职责表述。 大数据架构师岗位的具体职责表述1 职责： 1.负责公司新业务方向平台大数据基础架构的搭建及后期数据处理体系的升级和优化，不断提升系统的稳定性和效率。为公司未来方向性产品提供大数据底层平台的支持和保证。 2.负责制定大数据平台调用约束和规范; 3.负责大数据方向技术难题的解决，以及代码质量的把控;
4.作为大数据开发团队的leader,负责大数据系统平台开发 团队建设与人才梯队培养，分享技术经验，撰写相关技术文档指导和培训工程师。 任职要求： 1.热衷于大数据技术，并能平衡大数据性能、稳定性、扩展性多重要素进行设计和优化; 2.熟悉服务器基本知识，能够评估系统硬件性能瓶颈; 3.掌握Linux操作系统的配置，管理及优化，能够独立排查及解决操作系统层的各类问题，并能提供解决问题的理论依据; 4.精通Java服务器编程，熟悉JVM原理，对数据结构和算法设计有较为深刻的理解; 5.精通elasticsearch、Redis、hadoop、Kafka、Zookeeper、Yarn、Hbase、Spark底层架构，熟悉原理、源码、集群部署，包括参数优化、Bug修复，贡献过代码或提交过bug者优先 6.具备数据中心资源管理、监控、调度等系统研发经验者优先，具备分布式系统研发经验者优先; 7.具有应用大数据技术处理的项目开发、维护超过两年的经验者优先; 8.具有良好的文档编写能力，可进行方案设计、架构设计。
大数据架构师岗位的具体职责表述2 职责： 1.负责过多个大数据项目的架构; 2.精通Hadoop、Spark, HBase等主流的大数据平台、精通各组件优化设计原理; 3.精通大数据实时流式处理的设计和应用; 3.熟悉大数据平台调优，具备大数据生产平台调优经验; 4.金融行业，运营商行业大数据架构经验更优; 5.研究大数据技术的最新发展，并引入到公司技术架构; 6.指导大数据工程师的日常工作，并培养技术骨干。 任职资格： 1.计算机相关专业本科或以上学历; 2.具有5年以上大数据相关开发经验; 3.具有2年以上带团队经验 4.对Hadoop/Hive/Spark/HBase/ES等等大数据常用技术有深刻理解，能够带领团队进行技术攻坚，完成中间件的实施、改造、调优;