备注：下文提到的所有内容均是面试攻略中的标题内容，不包含分析及详细解答。如有需要完整版可以评论或私信联系哈~
暑期实习、秋招一路走来，踩过不少坑，比如，刚开始在选择岗位时，明确大数据开发后，迷茫如何学习大数据的时候。太多的组件框架、太多的源码分析、太多的架构和知识点。离线、实时、数据治理、数据倾斜、小文件、内存管理等等，不知道如何下手。
还有在找工作的时候，不知道如何做好充分的准备，不知道如何应对面试问答，如何发挥个人正常水平等等问题。接下来我主要介绍大数据开发的学习路线，以及八股文总结相关内容，总的来说就是作为一名数据RD必备的一些技术能力和所需的知识储备。
作者介绍
师兄1： 暑期实习时，曾拿过得物、美团、携程、美的、招银网络科技等企业的 offer。秋招时，收获了美团 SP 级别 offer、作业帮 SSP 级别 offer，以及顺丰、京东、交通银行、九江银行等企业的 offer。擅长离线数仓建设、数仓调优以及数据治理等领域。对于项目的优化润色和简历的修订积累了一定经验。发表过论文并拥有一篇软件著作，在与面试官进行逻辑清晰的沟通以及展现个人能力方面也具备一定经验。
师兄2：实习曾拿过网易、蔚来、得物、美的、博世等九家名企 offer，秋招又揽获农行数据中心、京东、建行、中国移动、兴业数金、平安银行、中通等十家知名企业 offer。擅长离线数仓、实时数仓与数据湖等技术。发表 C刊、北大核心等多篇论文，手握一项发明专利。
我们的资料优势
本材料由师兄结合个人学习与企业实践经验精心打造，旨在为大家提供一套涵盖大数据技术核心知识与高频面试场景的高质量资源。内容覆盖大数据组件、框架、数据仓库、数据湖、离线开发、实时开发、计算机基础与编程语言（Java与Python）、大数据生产场景经验等领域，着力于从生产实践中提炼关键知识点，提供既全面又深度的学习内容。
1、全面的大数据知识体系
-
材料系统覆盖了大数据技术的各个核心领域，包含20余种组件与框架的内容，从理论到实践逐一深入解析。
-
内容整合了市面大部分大数据八股内容，基于师兄的实践经验与企业需求，进行重新梳理和优化，确保掌握的知识更贴合行业实际。
2、企业级视角下的数据仓库与数据湖
-
数据仓库部分提供了从企业级视角切入的深度剖析，不仅解释概念，还结合生产环境中的典型应用场景，展现独特的技术洞察。
-
数据湖及湖仓一体部分，系统阐述其在企业落地中的应用价值与核心方法，帮助大家理解湖仓架构在不同场景下的技术实践。
-
面试中常见问题，以企业生产环境为背景展开分析，提供超出面试官预期的解答角度，展现我们的深度理解和实践能力。
3、实时数仓架构选型的企业级解读
-
实时数仓部分着重解析架构选型中的关键决策点，包括数据接入、实时计算框架的选择（如Lambda、Kappa和MPP架构对比）、存储系统优化（如Iceberg的适用场景）以及架构设计对性能、成本和可扩展性的综合考虑。
-
以生产场景为切入点，揭示不同选型背后的业务需求与技术权衡，帮助学习者掌握实时数仓架构设计的核心方法论，同时提供企业级架构优化的实际案例，涵盖从数据流处理到落地执行的全流程解读。
4、企业级调优手法、案例与实战解析
-
调优部分是材料的核心亮点，立足于企业生产环境中的真实场景，提供了一系列从问题发现到分析再到最终解决的完整实战案例。
-
无论是小文件问题导致的性能瓶颈，还是数据倾斜引发的场景卡点，还是大数据资源角度理解企业级调优。
-
都从生产环境中实际遇到的痛点出发，详细讲解了问题的来源、业务场景中的影响及优化思路。
-
Spark调优部分深入解析生产环境下的常见性能瓶颈，结合SparkUI实际操作，逐步拆解DAG优化、资源分配、数据分区策略等调优细节，通过真实案例帮助我们构建对性能优化的系统化理解。
-
调优内容不再停留于理论或网上常见的“加盐打散”等基础策略，而是深入生产开发的核心问题，帮助我们掌握从实际生产场景中识别问题、定位瓶颈并制定解决方案的能力。
5、计算机基础与编程语言的系统整理
-
材料在计算机基础部分系统梳理了八股文核心内容，同时结合手撕算法、手撕SQL及常见大数据场景问题，提供详细的解题思路和解决方法。
-
编程语言部分涵盖Java与Python的关键内容，从语言特性到企业应用，帮助我们掌握扎实的开发技能。
6、详尽的面试经验总结
-
收录两位师兄面过的阿里、字节、京东等27家知名企业的40余场面试问题及解答，包括高频考点、典型陷阱及思路分享。
-
提供详尽的面试案例与场景问题分析，帮助精准备考，直击大数据开发岗位的核心需求。
7、大数据场景题
大数据开发学习路线指南（师兄亲测）
以下是师兄在大数据方向的技术栈学习路线，另外还有诸如HBase、Kylin、实时数仓项目、数据湖项目、湖仓一体等。下面列出的是基本所必须掌握的内容。对于项目方面，建议先离线后实时开发的学习，再之后便是数据湖等项目。
另外推荐可以经常翻看《大数据之路》这本书，里面涉及到的理论和企业中的白皮书基本一样。平常也可以多翻看各个公司公开分享的技术文章，源码等。类似阿里的学习文档、美团的技术文档等，在没有实际生产经验时可以了解各个场景下技术选型、底层调优、内存调整、资源配置、数据治理等各个重要环节和内容。
-
Java：JAVA SE、JVM、JUC
（刚开始只需要看Java基础就可以了，不需要学习一些web框架，因为不管是源码二次开发，UDF开发，还是数仓都不需要用到这些框架（除了平台开发之外），像Spring这些web框架，在学习完所有的大数据框架之后，找工作之前如果还有时间，可以去学一学这些框架【加分项】）
-
Linux+Shell
-
Git、Maven（了解会用，有印象，如果需要使用能快速学习上手使用即可）
-
Hadoop（HDFS，MapReduce，Yarn）
-
Zookeeper
-
Hadoop高可用（了解即可）
-
Hive（重点，需要熟练了解原理，并且会写HQL，以及一些优化，是基础）
-
Spark（大部分公司都是写SparkSQL，并且调优，需要明白底层原理，内存结构，SparkUI等）
-
Flume
-
Kafka（时间紧张的话，可以先放一放，和Flink一起学，kafka+Flink+Spark是处理实时数据的）
-
Maxwell、DataX、Dolphinscheduler（项目中数据同步、模拟日常调度工作）
-
sgg电商数仓6.0（跟着做完这个项目，就知道什么是数仓，什么是维度模型，什么是指标等等，以及生产中一些内容）
-
Flink
-
MPP架构（类似Doris、Clickhouse）
-
实时数仓项目
-
数据治理
-
数据湖、湖仓一体
-
刷算法、刷sql、刷场景题