今年,程序员找工作会更难吗?
打开各大招聘网站,明显感受到今年招聘信息少了很多,而且企业对面试者的技能要求更高,技术覆盖面也更全。
今年想要轻轻松松跳槽,确实不太容易。但这个时候,我们更应该沉下心,好好梳理自己的技术体系。
仔细研究你会发现,目前招聘的多是百度、头条、阿里等这些头部企业,而且很大一部分岗位与大数据有关。相比 Java、PHP、Linux 运维等传统开发岗,同样的工作年限,大数据岗位待遇则更高。
对于大多数普通程序员,如果你没有很大信心能够长久深耕传统技术领域,不妨现在学习一些大数据技术充实自己,未来至少多一个机会。
最近爬了 100 多套招聘网站的高级大数据工程师 JD,梳理了一份“大数据高级开发工程师”面试 Xmind,包含知识脉络 + 分支细节,内容比较多,这里以图片的形式给大家展示一部分。
近期想跳槽,要面试大数据开发相关岗位的程序员,查漏补缺,以便尽快弥补短板; 从事Java、PHP、Linux运维等开发,想转行大数据热门行业的人。 想了解“一线互联网公司”最新技术要求,对比找出自身的长处和弱点所在,评估自己在现有市场上的竞争力如何; 目前从事大数据工作,但还没形成系统的知识体系,缺乏清晰的提升方向和学习路径的程序员。
相信它会给你带来很多收获。(高清大图及面试资料,文末获取)
除了面试资料外,想转行进阶大数据,Kafka 的学习必不可少。
Kafka 是一个老生常谈的问题,做大数据的公司基本都在使用。但你真的了解Kafka 的核心技术吗?想搞清楚“Kafka 是如何实现零拷贝的?Kafka 是怎么做到海量数据的高吞吐量的?什么是 ISR 策略,Kafka的LEO、HW 又是什么?”等这些面试常问问题,其实并不容易。
因此,再赠送一份 Kafka 专题视频,可帮你秒杀面试官的一切有关 Kafka 难题。
视频从 Kafka 源码入手,提纲挈领,帮助掌握 Kafka Producer 的运行原理,深入理解 Kafka 所有特性的实现机制,从而提升系统架构能力。
主要知识点:
1. Kafka 整体架构设计
2. Kafka 写数据核心流程分析
3. Kafka Producer 拉取元数据
4. RecordAcuumulator 封装 batch
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