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    跨方向,阿里数据研发九面面经(内推转校招)+书籍推荐自我总结

    说了九次面试感觉我是大神,拿了SP之类,其实并不是,内情就是内推转为了校招,内推五次面试,校招四次面试,在加校招的笔试。本帖子适用于跨专业的人士。sp勿喷,有错别字,勿喷,只是想写个面试经验给以后的人士。 我投递是数据岗位,对于之前我主要搞机器人的我来讲,基本处于什么的都不会的状态,做数据的一般都知道,需要用什么 比如odps,hadoop,flink等等工具,然后做业务需要范式建模,纬度建模等等。我可以真实的告诉大家,之前这些我并不是很熟悉的。以前摸到的数据也只是阿里巴巴数据天池比赛。下面一一叙述开来。

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    hadoop 学习之路

    当前,越来越多的同学进入大数据行业,有的是底层的技术,有的是工程,有的是算法,有的是业务。每个产品、都需要工程化的实现,以前,工程师都是操练着java/python/c等各种语言操纵中各类的软件,比如jquery,spring、mysql,实现产品的业务逻辑。在大数据时代,要想个性化实现业务的需求,还是得操纵各类的大数据软件,如:hadoop、hive、spark、hbase、jstorm等。笔者(阿里封神)混迹Hadoop圈子多年,经历了云梯1、ODPS等项目,目前base在E-Mapreduce。在这,笔者尽可能梳理下,本文是围绕hadoop的。对于算法、机器学习是另一个范畴,本篇不涉及,不过从事机器学习算法的研发,能力最好在中级之上。

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