今天，首席CTO指出，要与您分享多少机器与大数据访谈有关。其中，应详细介绍面试大数据。如果您可以添加以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。不要忘记注意这个网站。现在开始！
本文目录清单：
1.程序员访谈，为什么您觉得许多人与操作和维护有关？2。美国大数据工程师的访谈策略是什么？3。大数据计数项目体系结构的程序员不是一个好的程序员。此信条必须始终牢记，访谈和您通常遵守工作中的这一标准，因为这对您的未来发展是很大的好处。
概念问题
长期以来，许多局外人对我们的程序员的概念总是很认真，独自一人，无趣和聪明。实际上，这是他们对程序员的误解，因为多才多艺和丰富多彩的程序员到处都是，多彩而丰富多彩的程序员遍布。
同样，我们大多数程序员的概念与他们相似。据信，程序员只是在移动砖块。至于各种与部署服务器相关的工作，应该通过操作和维护来完成。但是，如果我们开发我们可以开发的东西只能在本地玩耍，但不能享受它，那么它对操作和维护的意义是什么，那么，如果没有操作和维护，我们将无法播放，因此我们不能总是将其固定在别人身上。当我们有部署系统的能力时，我们应该学会部署。
实际上，不仅程序员，出色的操作和维护工程师还需要开发代码，因为有时他们还需要开发一些小型工具进行验证或开发用于服务管理的网页，因此程序员和操作以及维护和维护是互补的。
公司问题
就像我们的许多公司现在没有明确的劳动分工，尤其是小公司甚至没有运营和维护，因此我们没有谈论运营和维护。那我该怎么办？一定是开发人员自己部署了。如果没有部署，他们可以在线查找信息。实际上，总体上并不困难，因为我已经看到了很多操作和维护。实际上，我还可以在互联网上找到信息，并在步骤中运行。
此外，公司要求的原因是基于对人员成本的考虑。毕竟，如果一个人可以做一件好事，您可能必须招募两个人。另一方面，它可能基于公司的开发问题。进行运营和维护，但是随着公司的发展，专业运营和维护肯定会在后期招募。
总结
永远记住，“不操作和维护的程序员不是好的程序员”。实际上，作为程序员，他们不能总是被困在撸的深渊中。除撸撸外，我们还需要学习产品需求分析，简单的UI绘图和简单的UI绘图，并且我们必须学习。Databasesub -library和绩效优化，操作和维护服务器部署，单元和系统测试等。一般，如果我们想成为一名出色的程序员，我们需要知道产品线上的每个链接。这是经验的收获，它肯定会成为我们未来发展的首都。
技术迭代需要时间，如果公司的预算不多，您将选择继续使用它的现有系统。一些公司还将选择保持稳定性，并且不容易开发新系统而不是现有系统。
这个问题问得好。作为IT从业者，让我回答。
首先，在当前的大数据和云计算时代，在访谈过程中，程序员经常遇到与操作和维护有关的问题，尤其是那些拥有自己的产品（平台）的问题。当前的程序员，尤其是Java程序员，必须关注操作和维护知识的学习和维护知识，以获得强大的后竞争力。
在当前大数据时代的背景下，许多程序员在日常发展过程中需要与操作和维护人员合作，因此程序员经常在面试期间提出有关操作和维护的问题。太大用户的问题，它也具有一定的参考值来判断程序员是否适合当前招聘职位。
以大数据开发职位为例，程序员不可避免地需要在开发大数据任务期间处理操作和维护人员。其中，大数据平台的构建是一个繁琐的过程。部门通常需要操作和维护人员才能完成。对于平台产品，操作和维护人员的技术能力可以在很大程度上确定软件平台的性能，并且运营人员与维护人员与开发人员之间的合作也非常关键。
当然，对于程序员来说，如果您可以自己掌握某些操作和维护知识，那么它仍然对开发任务的发展非常有帮助。如果需要完成任何问题，您不仅需要更多的操作和维护人员，而且同时还会影响项目的整体发展进度。从这一观点，随着大数据技术在未来，掌握一定操作和维护知识的程序员对于提高自己的工作效率仍然非常有帮助。
在程序员的访谈过程中，通过一些操作和维护知识，您还可以更直观地了解程序员的技术堆栈。与更复杂的开发问题相比，操作和维护知识的背景相对清楚。在一定程度上，某些“技术水分”被挤出了，这也是许多访问者愿意要求操作和维度的主要原因。此外，对于一些企业家公司，掌握某些操作和维护知识的程序员也将节省一些投资，尤其是在产品开发的早期阶段。
从技术体系结构的角度来看，为了解决并行用户和系统可伸缩性的问题，通常需要从两个角度开始，一个角度是技术选择，例如采用具有强可伸缩性的大数据平台，另一个角度这是硬件的扩展，但硬件扩展的前提是具有扩展平台系统。通过操作和维护知识，程序员的沟通将更加清晰，技术解决方案更加直观。
从作业任务的划分的角度来看，程序员的任务与操作和维护人员的工作任务具有明确的边界，但是随着云计算技术的促进，程序员与现场的情况接触了运输的运输也正在增加，例如，云计算平台的支持，许多传统的操作和维护任务，程序员将很容易完成，例如安全配置等。
最后，在访谈过程中，访谈中遇到的操作和维护问题尚不清楚，他们必须真实地回答，因为操作和维护知识需要积累过程，经验通常非常重要，因此许多操作和维护类别知识都不不能在短期内被掌握。如果您盲目地扩大知识，这将为后续工作带来很多麻烦。
如果互联网，大数据，人工智能等问题或研究生入学考试中的问题，您可以在评论区域中留言，或者让我私下发送给我！
1.提出问题之前准备
首先，最重要的是，您应该从一开始就清楚地思考：
只有通过阐明这些基本问题才能正确有效地进行访谈。
2.问题原则
假设您已经对上一节的三个问题有清晰的想法，那么您可以设计如何提出问题。
有一些问题原则，您应该遵循什么：
3.检查专业能力
为了确认面试官有能力，您可以提出一些与职位有关的专业问题。（但通常，面试不足以看到一个人的专业能力。）
例如，您的招聘职位是系统管理员。您可以问“如何快速在50台机器上部署Linux？”（提示：正确的答案不是记录50个安装光盘。）
此外，您还应该从面试官那里了解他的过去，因为过去是将来的最佳预测基础。那时。
第四，检查全面质量
因为人们会在某种程度上发展，所以面试官的全面质量比他的专业能力更重要。
因此，具体的技术问题（如何调用API，什么是设计模式，编程语言等）可以少提出要求，并应更少关注面试官的职业，对工作的热情，自我束缚，遵守，毅力，毅力等。方面。
这是一些典型问题：
5.检查理性思维
在某些情况下，您可能需要了解面试官分析和判断的能力，看看他是否可以考虑问题并客观地评估自己。
然后，您可以依次提出这三个问题：
这里的重点是让访调员评估他从正面和背面熟悉的事情，看看他的想法是否是一个方面。答案无关紧要。只要面试官有明确的立场，就可以从令人信服的原因的正面和负面方面说出。出于许多原因，这清楚地解释了该软件的优势和缺点，因此很好。
不要邀请您自己。我们都知道，公司越大，劳动分部就越清晰。在蝙蝠中，有特殊的前端，后端，OPS，DBA等。因此，有深度和降水。当您遇到问题时，请找到相应的人快速解决该问题。
但是，绝大多数中小型公司都喜欢各种各样的堆栈，我等不及您独自完成所有工作。它不一定需要太多的深度，只是工作。
此外，现在正在主张开发理解和维护，以更好地找到问题，部署和架构项目。这是一个需求和趋势。
基本上没有针对小公司的特殊操作和维护，因此有必要发展一些操作和维护知识，例如数据库，NGINX，JDK部署的构建，其他开源中间件，例如Kafka，ES等。
实际上，大规模使用和许多猜测概念确实更少。许多公司根本没有机会使用它。但是他会问
我认为这很自然，为什么总是有人说它？安装软件，调整参数，制作逻辑卷，调整网络，配置分布式组件，不应该是文件系统程序员吗？
在这些任务中，我们公司的一般运营和维护人员是难以忍受的。因此，要纠正自己。
个人的观点，计算机知识必须全面，才能做程序员？
根据每个人的答复，我有80％的猜测，超过80％的建筑师，不了解底部，并且知识不像传奇那样广泛。
现在，DevOps很受欢迎，称企业需要进行一部分操作和维护以节省成本。操作和维护仅负责硬件网络和K8S的维护。其他部署是什么，服务安排，并将其移交给程序员进行。
但是，这也是合理的。该操作和维护仅负责公司的通用设施建设。至于CICD，服务安排，保险丝和其他流媒体等，它们都与业务有关。
从您的教育背景的背景（您学到了什么课程）到每个项目负责的模块，您问得很好（我认为他是物理学的博士学位，但所有的技术都理解）首先解决停机时间之后的损失，这直接导致客户在停机后访问，并且内存中的元数据丢失了，但是硬盘中的元数据仍应存在。节点可以重新启动，如果无法重新启动，则必须发现其原因。流程还原数据台，如果停机时间很短，则可以编写脚本监视并启动它。如果它暂停了很长时间，则数据台上的数据应该已经备份到其他机器上。然后，该数据台是一个新的数据台，删除他的所有数据文件和状态文件，然后重新启动。HBase的特征，如何设计Rowkey和columnfamily，如何构建表，因为HBase是列数据库，是非非列数据库-table模式，因此您只需要在练习查询时需要，最好将前缀添加到类似数据，而每个列Family实际上是底层上的文件。然后，文件越小，查询速度越快，因此列设计通常将列与列一起查询到一个列clate clodcluster，但是应该有太多簇。REDIS，传统数据库，HBase，HBase，Hive，每个差异（非常详细）（非常详细）REDIS是缓存，它是围绕内存和缓存的列数据库。它用于分析数据，而不是添加，删除和检查数据。公司之后，公司倾向于使用Spark开发。您知道（只需编写Java代码即可。
云数据仓库解决方案：
离线数字仓库架构
特征
基于无服务器的云数据仓库解决方案
建筑学
真实 - 时间仓库架构
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真实时间数字仓库架构的特征
在第二级延迟中，实时构建数据仓库，结构很简单，传统仓库平稳地升级
建筑学
数据仓库的输入数据源和输出系统是什么？
输入系统：由埋葬点生成的用户行为数据，Javaee背景生成的业务数据以及一些公司具有爬行动物数据。
输出系统：报告系统，用户肖像系统，推荐系统
1）Apache：操作和维护故障，需要单独研究组件之间的兼容性（通常由大型工厂，强大的技术实力，专业运营和维护人员使用）
2）CDH：中国最常用的版本，但CM不是开源的，但实际上，它不会影响小型和小型公司的使用（推荐）10,000美元的节点CDP
3）HDP：开源，您可以发展次要开发，但是没有CDH稳定性，国内用途较少
服务器是使用物理计算机还是云主机？
1）机器成本考虑：
（1）物理机器：128G内存，20杆物理CPU，40线程，8THDD和2TSSD硬盘，单引号4W，Hewlett -packard Brand.Packard Brand.ther.ther，物理机器的寿命约为5年。
（2）云主机，以阿里巴巴云为例，几乎相同的配置，每年5W
2）考虑操作和维护成本：
（1）物理机器：所需的专业运营和维护人员（10,000*13个月），电费（商业用户），安装空调
（2）云主机：阿里巴巴云完成了许多操作和维护工作，并且操作和维护相对容易
3）企业选择
（1）与金融货币公司没有直接冲突的公司和阿里选择阿里巴巴云（上海）
（2）中小型公司，以列出融资，选择阿里巴巴云，并在撤销融资后购买物理机器。
（3）有长期计划，足够的资金和选择物理机器。
根据数据量表，每个人都集群
它属于研发部 /技术部 /数据部。我们属于大数据组。其他人也有后端项目组，前端组，测试组，UI组等。他人包括产品部门，运营部门，人事部门，财务部门，行政部门等。
大数据开发工程师=大数据组负责人=“项目经理=部门经理=”技术总监
该等级分为初级，中级和高级。促销规则不一定是根据公司的福利和职位空缺。
Jingdong：T1，T2新毕业生；T3 14K T4 18K T5 24K-28K关于T5 24K-28K
阿里：P5，P6，P7，P8
小公司（约3人）：1个团队负责人，其余的团队成员没有明确的劳动分工，并且可能会考虑到Javaee和Front -End。
中小型公司（大约3?6人）：1个团队负责人，大约2个离线，实时约1人（通常超过线超过真实时间），团队负责人要考虑到Javaee和前端。
中型公司（大约5个10人）：1个小组负责人，大约3个离线处理（离线处理，计数位置），实时约2个人。
中期 - 规模公司（大约10个20人）：1个小组负责人，5个离线处理（离线处理，计数位置），实时约5个人，大约5人（负责停靠Javaee业务），1个前端（那里有1人（那里）是或没有一个人，没有人，没有人，没有一个前端的人）。
以上只是参考配置，因为公司大不相同。例如，OFO大数据部门只有大约5个人。因此，根据选定公司的规模确定合理的范围。
iOS的前部门有多少人？前端有多少人？
（iOS，Android）1-2人1-3人；Javaee通常是大数据的1-1.5倍。测试：有些，一些。1.1产品经理，1-2个产品助手，1-3个操作
公司部门：
0-50个小公司
50-500媒介
500-1000家大公司
1000以上的大型工厂领导人的存在
来自：
结论：以上是CTO首席CTO介绍的有关大数据访谈的主要数据和采访大数据的所有内容。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您仍然想了解有关此信息的更多信息，请记住该网站的影响。