校招生应届生写的大数据上岸过程比较少，很多应届毕业生想从事大数据开发，但是网上搜不到太多完整的上岸的过程，大部分都是面经之类的，所以想总结一下，不知道是否能帮助到有需要的人。
个人背景
我觉得有必要写一下个人背景，没有个人背景的上岸过程就是耍流氓，有些人一开始说无竞赛，无论文，我一想那我来学习一下，最后知道是复旦本硕，这你不是搞我心态么。（狗头，如有冒犯，不要打我）
自己是双非本硕，大数据一年的练习生，喜欢rap篮球。
上岸过程
靠自己的热爱学习，拿到大厂暑期实习，然后秋招上岸。贼简单的一句话需要细细展开来讲。
首先你需要热爱大数据，热爱是第一驱动力，我知道很多本硕选择大数据，是觉得后端或者别的太卷了，选择大数据是一种逃避手段，那我只能说对于大厂而言，大数据也很不容易，原因如下：
- 工作岗位比后端少得多
- 很需要你实际的工作经验
- 自己学习和工作脱轨的很严重
- 很多大厂岗位分的极其细致，可能你看到的数据开发根本不适合你
我个人觉得在大厂应届生极其卷的情况下，大数据逐渐神仙打架，如果是一线城市，那不好意思了，神仙下凡，那作为一个双非如何上岸呢？
- 第一，你是否真的喜欢大数据
这一点很矛盾，虽然说越努力越热爱，但是一开始学习后是否很喜欢大数据对你的帮助真的很大，你能否接受从0开始接触一堆组件，而且可能是你本科完全没听过的东西，如果接触了以后很喜欢，那么恭喜你，你的起跑线和别人一样，但跑的速度可太快了，每天学自己热爱的东西，是多么幸福的事情，能让你最后坚持下来。如果不是真的喜欢，只是想找个工作，卷后端/前端/客户端靠谱多了，既然都卷，选岗位多，容易进的嘛。
- 第二，打扎实你的基础
注意，我这里指的基础并不是大数据的基础，而是你计算机的基础，通俗的说就是科班素养，再具体点就是考研408科目（数据结构+操作系统+计算机网络+计算机组成原理），为啥喜欢科班的，就是因为再不怎么学，至少在脑子里留下一丢丢的印象，这些科目为我打下的基础让我受益匪浅，会对我的思考方式有帮助，甚至对解决问题的也有帮助，还有看计算机论文，看文档，画图的能力，都是平时锻炼出来的。
那如果非科班，或者平时真的学的不好怎么办呢，那当然是赶紧弥补，不过如果确定从事大数据的话，我觉得数据结构+操作系统足够了，可以稍微偷个懒，这两门课的重要性时时刻刻影响着我，他的思路在计算机很多领域都有影子。
其余的基础那就多了，编程语言，大数据思想，学了什么框架等等。校招生和社招生最大的区别就是，校招生最主要的是展示自己的潜力值得培养，你所学的一切东西在面试的时候都是为了展示这一点，我举一个面试遇到的问题：c在处理垃圾堆快和java自身靠jvm处理，你觉得有什么区别。这个问题是面试官结合人物背景和之前的聊天临时问的，如果你全靠背八股直接凉了，需要你当场思考给出回答，他不需要你回答标准答案，甚至这个问题就没有答案，但是面试官会通过你的当场思考来判断你的思维能力，如何思考并回答呢，答案就一个，基础是否扎实。
所以，如果还有几年才毕业的同学，好好打基础哟～
- 想不到吧，秋招其实三月份就开始了
双非进大厂现在老难了，最好要找个暑期实习，不断是不是大公司，但需要找一个，基本上大厂的暑期实习3月份就开始了，而且有些其实就是秋招，默认你可以转正，我当时面试的有几个大厂直接就和我说，这个其实就是秋招直接转正的，所以会问的难一点，秋招不放hc了。
有实习经验对自己帮助很大，主要收获有以下几点：
1）工程能力，github/maven/shell/linux，这些常见的工程模块平时用的比较少，还以一些测试交接的流程熟悉以后，知道现实中工作是怎么样的。
2）结束实际中的海量数据，平时练习几十万条数据最多了，集群上的机器也很少，实习让你实际感受几十亿，几百亿的数据量，和庞大的集群，收获很多，会遇到很多想不到的问题，算是彻底入门了大数据。
3）对你的秋招帮助很大，尚且不说大厂实习如果转正，那你秋招有很大的底气，关键是如果没转正出去找工作，别人一看，实习过，那说明你具备一些实际的工作经验，同时有公司相信的潜力，这也让我有信心自己可以相信你的潜力。
所以，对于校招的大数据而言，不光是大数据，还有很多别的，但最终就是个展示自身潜力的过程。
学习的内容
- 编程语言类：java, scala（皮毛）,python（皮毛）,shell（皮毛）
其实主要就是 java，面试的时候遇到的也是java，并发编程，jvm gc，基础的 collection 都问到了
- 数据结构！！！！：力扣不刷直接挂，除非学历很好
- 基础：要是非科班，有条件的话还是尽可能看一下数据结构和操作系统吧
- hadoop组件：hadoop（会个基础的mr job，了解相关原理，看一下google的三驾马车），hbase（基础应用），hive（hql还是需要练习一下的）
- spark：sparkcore（可以看一下常用算子的源码），sparksql，主要就这两个，其余的有条件可以看一下spark streaming
- flink：时间足够的话可以看（推荐入门书籍flink基础教程，以及flink官方文档），之后自己做个简单的项目上手还是快的
- 消息队列：kafka，了解并使用一下，自己练项目也会用到
- 做项目带到的工具：flume,sqoop,datax,redis，说实话，项目做完我知道我用过，重新用的话还是对着文档写
- 项目：可视化小项目（java ssm框架基础实用），离线数仓（主要是hive），实时数仓（flink简单实用）
剩下的还是一些别的内容是实习过程中学到的，就暂时不写了。
面试遇到的内容
比较有意思的场景题或着开放题
1）假如要一个没有存储上限的arraylist，怎么设计
2）c语言回收堆快时，和jvm相比你觉得有哪些不同
3）两个超级大表做关联，如果不用sql，让你直接设计计算过程怎么设计
4）常规的百万级别数据blablabla……
5）你调研一个框架是如何调研的
6）java有单元测试，如果对sql做单元测试怎么设计
7）实际更新spark3之后，对比spark2在实际工作中全部是优点么
8）如何判断出现了shuffle，如何快速定位哪里出了问题
问题已经有写记不全了，选择了一些有意思的，我这里没有给出我当时的回答，每个人有每个人的思考方式，希望大家的思维可以发散。
结尾
我把春招实习/秋招遇到的问题放一起了，做一个简单概括，这部分面经市面上还是很多的。总觉得自己写肯定也没别人写的好（虽然自己写过一篇），感觉还是牛客上多看看吧，不过大数据的面经确实不多就是了，不过感觉放在这偏文章里不太合适，显得太拖沓了，之后另外发吧。如果真的热爱大数据，请一起坚持下去，还是很有意思的。