Before
本文的目的是为你（有一定编程基础的同学仔）提供一些想打算转大数据的参考；
如果你是大数据工程师，不太适合你进行进阶学习；
如果你是零编程基础同学仔，你可以参考我之前写的blog，建议先把基础打牢，再去学习大数据；
如果你不是攻城狮，那么你可以当做一个故事即可。
大家好，我是Hongten
今天我要给大家分享一下我的个人经历，我从Java Web转大数据，并且成功拿到上市公司Offer，工资直接涨了9K+
我大二的时候，就开始接触Java，之前也接触了一些Android的知识，但是最终还是觉得自己更擅长Java Web。所以就这样一直朝着Web方向发展。
工作一段时间后，从刚开始接触的Servlet/JSP，JPA，Web Service到后来的Struts，Hibernate，Spring（SSH），再到后来的Spring boot，Spring Data，CXF，Quartz等，用着用着，你会有一种感觉，就是他们有太多的相似之处，总逃不过MVC，我更喜欢把它理解为三个部分：
- 我们看到的UI
- 我们编写的处理逻辑
- 数据存储
对于我自己来说 ，我更擅长编写处理逻辑，即我们所说的后端程序。也经常与数据库打交道。在数据库方面，多数情况下使用mysql或者是oracle。
数据的更改：数据从UI流入我们的逻辑处理（通常情况下，我们使用框架来实现，如Spring），经过处理的数据保存到数据库。
数据的查询：通过查询条件从数据库中过滤后，得到我们想要的数据，经过我们的逻辑处理，最后在UI上面呈现，有些是以report的方式呈现，但是不管用什么方式，最终，我们要看到我们想要的数据即可手工。
所以，做着做着，我感觉遇到了瓶颈！
我从一下几个方面进行对我自我剖析：
第一：Java基础掌握程度
第二：框架掌握程度
第三：数据库掌握程度
第四：数据结构与算法
若有不正之处，还请多多谅解，并希望批评指正。
请尊重作者劳动成果，转发请标明blog地址
https://www.cnblogs.com/hongten/p/10635627.html
第一：Java基础掌握程度
在Java基础方面，集合LZ的面试经验，LZ大致分为一下几个方面
1.集合
比较List和Set？我想多数人都觉得easy
比较ArrayList,LinkedList, Vector？
比较HashSet,TreeSet,LinkedSet？
比较HashMap,HashTable,TreeTable,LinkedHashMap？
当你都能够回答以上问题以后，那么接下来，面试官会想，这小子还不错哦，至少对集合还是有一定认识的!!! 那么给你来一点难度：
HashMap的工作原理是什么？
HashMap冲突很厉害，性能差，你会怎样解决？（很多人估计回想HashMap有冲突？？？我咋第一次听到呢？还性能差，还要解决？？？）
当你解决了HashMap的冲突，那么接下来，面试官就会想，这小子还有两把刷子啊，我再给你来两个进阶Questions!!!
比较HashMap,HashTable,ConcurrentHashMap？（看到这里，我想也有一堆人一脸懵逼，好像看过，但是有说不出来.....）
2.IO/NIO
比较IO和NIO？
当你刷刷刷，说完，哈哈哈，不要以为你NB，这时候面试官会给你来一些更猛的：
在NIO里面，说说Buffer的原理？
说说Selector的原理？
我们作为面试者，不要慌，不要认怂。把你能想到的，一条一条的讲出来。面试官会肯定你的。
3.线程
我觉得java里面的线程和接下来的JVM是比较难的。
线程是啥？进程是啥？
线程的创建过程？线程的状态？
线程的常用方法：Thread.sleep(), Thread.yield(), t.join(), t.wait(), t.notify(), t.notifyAll() 他们的特点是啥？怎么用？在哪里用？
面试官常用三连炮：what, where, how.
如果你准备，那么上面的问题还是easy
这是就会迁出下面的问题：
你们的项目里面有用过线程池啥的吗？
如果你做了一段时间的java开发，线程池都没有用过，面试官估计当场就要在他内心里面打人！！！
线程池任务缓存排队策略是啥？
线程池任务拒绝策略是啥？
线程池创建都用哪些方法？
一连串的炮轰下来，面试官想要的结果就是，我是面试官，我是最NB的！！！没把你面倒，是他的责任啊！！！
4.JVM
JVM在面试的时候一定会有的，所以，建议大家看看比较好
类加载过程是啥？
类加载层级结构是啥？双亲委派机制你知道吗？优势在哪里？
Java内存模型原理？特征？
Synchronized和Volatile的区别？
内存屏障/栅栏原理？
哪些内存需要GC？怎样判断？
内存回收算法？
经常Full GC,该怎样处理？
垃圾回收器比较？
在这里，我建议大家多看书，多总结。毕竟作为一个Java开发人员，知道JVM也是一种工作态度吧！！！
第二：框架掌握程度
对于框架，我想Hibernate和Spring是非常不错的，特别是他们里面的一些代码设计思想，确实值得我们借鉴。
框架是给我们使用的，你说你会使用，不要觉得你听NB的，一个零基础的Java开发人员可以在一个月里面，把Hibernate和Spring用的很6
真正NB的人，绝不会停留在只会使用它们，他们更注重源框架里面的或者底层的东西。
1.Hibernate
多看源码
Hibernate的原理？
一级缓存，二级缓存？
Hibernate里面的几种状态？
Hibernate支持的缓存策略？
2.Spring
多看源码
Spring工作原理？
IOC原理？
总之，框架是给我们使用的，是用的，是用的，是用的。
多练习，你可以使用的很6；
多看源码，人们会觉得你技术很6
第三：数据库掌握程度
在面试的过程中，数据库这块也会被提到的，如果没有数据库，那么你数据存哪里呀？是吧
MySQL引擎有哪些，特点？
事务是啥？
存储过程有听说过吗？优缺点？
锁的原理？
索引是啥？优缺点？原理？
视图原理？
SQl优化？
面试官在面试这些的时候，多数会联系你的项目经验来提问。
始终要清楚：what, where, how
第四：数据结构与算法
数据结构与算法我想作为程序猿或攻城狮的你，应该说必须要掌握的呀。
1.排序算法
插入排序
快速排序
归并排序
冒泡排序
堆排序
我们需要知道他们的原理，并且能够随意转换为代码实现
2.BFS与DFS
广度优先搜索与深度优先搜索（对于有些同学仔，看见这个可能会懵逼，这是啥？）
3.Tree
遍历树
先序遍历
中序遍历
后序遍历
动态创建树
树的高度
树的最大值
树的最小值
4.动态规划
动态规划需要大家理解并掌握，思想很重要
5.LZ给你出的算法题
/** * 算法题： * 给出一个有序的非空数组a，数字target和k，里面涉及到的数都是int类型。 * 需求：把target插入到数组a里面去，然后求出与target相邻的k个数。如果离target的距离相等，那么取小值（如下面6和10，取值6）。 * * 举例： * 输入： * int[] a = {-3, -2, 1, 2, 4, 5, 6, 7, 9, 10, 13, 15, 18, 20, 34}; * int target = 8; * int k = 3; * * 输出： * 6, 7, 9 */
大家可以到https://leetcode.com/ 上面去刷题，提高自己的算法能力。
当你觉得上面的问题都easy，并且在面试的时候有条理的说出来，我想你在web开发面试中薪水要求高一些没毛病。
若有不正之处，还请多多谅解，并希望批评指正。
请尊重作者劳动成果，转发请标明blog地址
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转战大数据
可能会有同学仔会问，LZ粉丝超过2000，博客园排名在100左右，技术啥的，应该不错，干嘛还要转大数据方向呢？
其实主要有一下几个因素：
- LZ感觉在web方面遇到了瓶颈
- LZ觉得大数据是一种趋势
- LZ喜欢学习新的事物
1.LZ感觉在web方面遇到了瓶颈
LZ在工作了一段时间后，感觉在web方面遇到了瓶颈，正如前文所讲。这种瓶颈导致LZ有一些迷茫，感觉看不到前方的路。
站在技术层面上来讲，技术是可以通过我们后天努力达到的。我们只要不断的练习，总结，我们的技术就会在短时间内得到飞速提高。
LZ在过去的一段时间里面做了很多政府网站的开发和维护工作。在此期间也积累了很多实战经验。所以，遇到web方面的问题，基本都能拿下。
但是，当我们做很多事情的时候，都是用同一的方法，每日重复着相同的动作，做着做着，你会开始怀疑你自己，开始怀疑人生。
干嘛要这样做？有什么意义？我的目的何在？
2.LZ觉得大数据是一种趋势
大数据在几年前就开始火起来，并且迅速升温。
现在是大数据时代了，大数据是一种趋势。
我们应该赶上大数据这班车才行，否则，是否被淘汰？
3.LZ喜欢学习新的事物
或许也有一些人想转入大数据，但是不知道从哪方面入手。如果有人给你指出一条路，那么你成功转入大数据，就变的相对容易了。
第一步：你需要有编程基础（LZ具备了）
第二步：你需要有Linux的基础（知道啥是Linux，基本的命令会敲吧，LZ具备了）
第三步：你需要具备学习新的编程语言的能力（比如Python，Scala，LZ很久之前就学习了Python，所以很容易上手-主要针对机器学习，Scala也差不多-主要针对Spark。Scala很好学的，LZ也是在学Spark之前，学习Scala的）
第四步：接下来，才是学习大数据。学习Hadoop以及Hadoop的生态圈（Hive，Hbase（Redis），Yarn，Zookeeper，Flume，Kafka）
第五步：学习Spark，Spark-SQL，Spark-Streaming，Storm
这是LZ自己的学习路线。LZ是从第三步开始的，如果你没有第一步和第二步作为基础，你最终还是会返回来从第一步开始。所以不要走捷径。
那么，学那么多的东西，到低有啥用呢？
- 技术上，这是你比web开发人员懂得多的地方，即你的知识门槛就高一些
- 薪资上，你的知识门槛高了，那么自然你的薪资就会高，LZ花了4个多月的时间完成了第三步到第五步，成功拿到offer的时候，薪资涨了9k+，LZ认为这样的时间投入和汇报还是不错的
如果你也想成为像LZ这样，在技术上面门槛高一点，薪水多一些
你可以通过扫描上面的二维码拿资料，或者加LZ的wx：hongtenzone （备注：big data）
如果你也想在大数据方面发展的话，那么是你行动的时候了
如果你也想在工资上面有所改善，那么是时候改变你自己了
12块软妹币，或许就改变不了你今天的生活，但是这些资料，或许会改变你的一生。
资料
12块软妹币，LZ可以提供的资料有哪些呢？
1.大数据的学习资料（包括Linux，Hadoop，Spark）一套，LZ就是使用这些资料的，你也可以在网上搜索到其他资料，但是很散。
2.LZ的技术总结（包括前面提到的Java基础技术总结和大数据知识总结，LZ通过这个技术总结，成功拿到上市公司offer，工资直接涨了9K+）
3.LZ提供学习过程中的技术指导（如果你在学习大数据的过程中，遇到什么问题，可以随时给LZ讲，LZ尽量第一时间回复你）
4.LZ也会分享一些面试经验给你，增加你面试的成功率，毕竟LZ是过来人
结束语
追求卓越，成功就会在不经意间追上你!
行动起来吧!!!少年!!!