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• 🍅 霸占CSDN榜一的20个Python实战用例总结（标准库+高级库）

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• hadoop
  

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面试题库丨大数据+数据仓库岗

面试题库 为「信息技术智库」公号作者及技术群里的大佬们（全栈群、大数据群、数据仓库群、前端群、内推群… 加我进群：ZPYDWXY  ）整理的面试真题集锦。他们有的人是大数据丨数据仓库团队负责人、面试官、甚至CTO有丰富的工作经验和可以轻松搞定面试的知识储备，大家经常在群里讨论技术问题，或互相解决工作问题。

关注「信息技术智库」有持续更新的技术文章和进群方式，让工作难题变成大佬科普现场。（纯技术群，猎头勿扰）

注意：本文系列文的目的不是为了面试取巧，而是通过一些经典的面试题，交流技术观点、提升技术理解、解决工作难题。

大厂面试记录

• 「面试题库」数据仓库丨面试常问经典面试真题

字节面试

• 「面试题库」字节面试官分享丨大厂面试基本套路（数据仓库岗）

面试知识集锦

• 「面试知识集锦」一文搞懂mysql索引！（原理&使用策略）

• 「面试知识集锦」面试技巧篇丨HR的小心思，你真的懂吗？

• 「面试知识集锦」mysql基础知识、面试真题

• 「面试知识集锦」linux篇丨shell基础命令全集，我奶奶的速查手册！！

更新中系列：

系列一：面试技巧

系列二：Linux & Shell

系列三：Mysql

系列四：Hadoop 底层原理

系列五：Python基础 & 爬虫

系列六：数据仓库

系列七：Sql从入门到放弃

系列八：Zookeeper

系列九：Kafka

系列十：Hive

系列十一：项目实战经验

系列十二：Java

系列十三：数据结构与算法

系列十四：Redis

系列十五：Flink

系列十六：Spark

系列十七：Scala

系列十八：HBase

系列十九：调度系统生态

系列二十：ETL生态

大数据集锦

• SQL函数大全丨知识卡片

• 大数据生态常用组件（一）：数据库、计算引擎、ETL工具、调度工具

• 大数据生态常用组件（二）：概括介绍、功能特性、适用场景

• 大数据硬核-知识体系（一）Java篇

• 大数据硬核-知识体系（二）Scala基础

• 大数据硬核-知识体系（三）SQL基础

• 大数据硬核-知识体系（四）SQL进阶

• 大数据硬核-知识体系（五）HIVE基础

• 大数据硬核-知识体系（六）HIVE进阶

• 大数据硬核-知识体系（七）HDFS & YARN基础

• 大数据硬核-知识体系（八）Spark基础

• 大数据硬核-知识体系（九）Spark SQL

• 大数据硬核-知识体系（十）Linux命令基础

• 大数据硬核-知识体系（十一）Hue & Zeppelin

• 大数据硬核-知识体系（十二）Tableau数据可视化

• 大数据硬核-知识体系（十三）Azkaban调度系统

• 大数据硬核-知识体系（十四）数据分析架构

• 大数据硬核-知识体系（十五）数据收集

• 大数据硬核-知识体系（十六）ETL工程

• 大数据硬核-知识体系（十七）数据仓库基础

• 大数据硬核-知识体系（十八）元数据中心

• 大数据硬核-知识体系（十九）支撑体系

• 大数据硬核-知识体系（二十）数据分析方法

• 大数据硬核-知识体系（二十一）指标体系

• 大数据硬核-知识体系（二十二）排查数据

数据仓库

基础知识

• 🍅 三万字《数据仓库知识体系》轻松拿下字节offer【建议收藏】

• 秒懂数仓：四种常见数据模型（维度模型、范式模型等）

• 秒懂数仓：数据仓库的8个发展阶段

• 秒懂数仓：三种事实表（设计原则，设计方法、对比）

• 秒懂数仓：总线架构、一致性维度、一致性事实

• 秒懂数仓：元数据分类、元数据管理

• 秒懂数仓：维度表（设计原则、设计方法）

• 秒懂数仓：三范式与反范式

• 秒懂数仓：数据仓库架构-Lambda和Kappa对比

• 秒懂数仓：数据治理（目的、方法、流程）

• 秒懂数仓：常用ETL工具、方法

• 秒懂数仓：数据仓库规范设计

• 秒懂数仓：数据应用--OLAP

• 面试官都惊了，「缓慢变化维」竟然有10种处理方式

• SQL函数大全丨知识卡片

面试真题

• 数据仓库丨大厂常问经典面试真题（持续更新）
  

数据治理

• 企业数据治理基础概念 & 案例

  
  

用户画像

• 用户画像基础概念 & 案例分享
  

• 1. Apache Spark简介：一个统一的分析引擎

• 2. Spark入门介绍与基础案例

• 3. Apache Spark结构化API（上）

• 4. Apache Spark结构化API（下）

• 5. Spark SQL和DataFrames：内置数据源简介

• 6. Spark SQL和DataFrames：与外部数据源进行交互

• 7. Spark SQL和DataSet

• 8. 优化和调整Spark应用程序

• 9. 结构化流（上）

• 10. 结构化流（中）

• 11. 结构化流（下）

• 12. 使用Apache Spark构建可靠的数据湖

• 13. 使用MLlib进行机器学习（上）

• 14. 使用MLlib进行机器学习（下）

• 15. 使用Apache Spark管理、部署和拓展机器学习管道

• 16. 结语：Apache Spark 3.0

Flink

• 「Flink实时数据分析系列」1. 有状态流处理简介

• 「Flink实时数据分析系列」2. 流处理基本概念

• 「Flink实时数据分析系列」3. Apache Flink的体系架构

• 「Flink实时数据分析系列」4. 构建Apache Flink的开发环境

• 「Flink实时数据分析系列」5. Flink的DataSteam API（v1.7）

• 「Flink实时数据分析系列」6. 基于时间和窗口的算子

• 「Flink实时数据分析系列」7. 有状态算子和应用（上）

• 「Flink实时数据分析系列」8. 有状态算子和应用（下）

• 「Flink实时数据分析系列」9. 与外部系统的读写交互（上）

• 「Flink实时数据分析系列」10. 与外部系统的读写交互（下）

• 「Flink实时数据分析系列」11. 配置Flink流式应用（上）

• 「Flink实时数据分析系列」12. 配置Flink流式应用（中）

• 「Flink实时数据分析系列」13. 配置Flink流式应用（下）

• 「Flink实时数据分析系列」14. Flink和流式应用运维（上）

• 「Flink实时数据分析系列」15. Flink和流式应用运维（下）

• 「Flink实时数据分析系列」16. Flink生态提供的其它工具

• Flink 基础知识

  
  

前端系列

• JavaScript系列6部曲：包装类型

• JavaScript系列6部曲：作用域、预解析

• JavaScript系列6部曲：面向过程、面向“对象” 

• JavaScript系列6部曲：数组和函数

• JavaScript系列6部曲：JS流程控制

• JavaScript系列6部曲：JS语法知识

• 推荐2021年前端必读书籍(送电子版)

• 面试稳了！阿珊的9个前端手写笔记

• 就这？入门TypeScript并不难！

• 盘点JavaScript数组常用方法

Python

• 霸占CSDN榜一的20个Python实战用例总结（标准库+高级库）

• 五万字python教程，学不会找我！教到你会为止！！内容超多，建议收藏慢慢看！
  

• Python简介  （暂无链接）

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