疫情也不能阻擋我拿大廠offer,成功跳槽到java互聯網大廠開發崗

前言

一般來說年後的這段時間是大廠招聘、就業者求職跳槽的黃金時期,但今年因為疫情的原因,很多人的辭職計劃被擱淺了下來,有些年前已經辭完職坐等年後復工找新工作的程序員陷入了遲遲找不到工作的焦慮中。

但是也有一些小夥伴在這種困境下也拿到了BATJ等互聯網大廠的offer,比如說已下面這幾位同學,就在最近成功跳槽到了成功,我和他們簡單地聊了一下。

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學習路線:

大數據

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1. 大數據基礎及工具

這一部分設計為大數據入門學習,讓你清晰的掌握Linux必備知識,熟悉Python的使用與爬蟲程序的編寫,學完之後大數據技術進入築基階段。

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2. HADOOP

這一部分讓你對Hadoop生態體系有了系統的瞭解,由淺入深,結合理論和實踐,全方位地介紹Hadoop這一高性能處理海量數據集的理想工具。學完能掌握離線數據處理的流程、架構及相關技術的運用。應對公司中購物網站用戶行為分析系統的開發需求。騰訊、阿里、百度和新浪等公司在用戶行為分析系統中較為領先。

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3. SPARK

學完能使你從理論到核心源碼全面掌握主流通用大數據處理框架:Spark,達到能解決雲計算大數據的如流處理、圖技術、機器學習、NoSQL查詢等方面的所有核心問題的水平。

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4. 實時計算

帶你瞭解實時通用處理框架、Flink及實時主流技術組件。學完之後能應對實時處理的應用場景,掌握實時數據處理的流程、架構及相關技術的運用。完成實時交易監控系統這一業務需求。電商平臺如淘寶、京東、拼多多需求應用廣泛。

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5. 數倉

本版塊對數據倉庫背景知識,常用數倉模型有了基本認知,學完能掌握數據倉庫搭建過程及具體技術的應用,完成用戶畫像系統的構建。幫助公司收集用戶點擊、瀏覽、收藏、購買行為,建立用戶畫像,從而進行之後的內容分發與推薦。

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6. 搜索與推薦

學完能瞭解了搜索和推薦兩大互聯網公司必有的大數據應用系統的通用架構,完成推薦系統的構建。根據推薦算法來給用戶智能推薦達到千人千面的推薦效果,阿里系、頭條系、美團、網易等一線大廠都在使用這一技術。

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7. 機器學習算法

機器學習為現階段大數據重要處理方式,學完能掌握常用機器學習算法思想、過程和在實際問題中的應用,完成金融信貸需求預測項目,各大銀行、京東金融、螞蟻金融都在應用。

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大家最需要的是對自己的知識體系進行梳理,從技術廣度和深度上下手,但前提是,你必須選一個朝陽技術領域才行。

Java架構師

紮實基礎,深入底層,面試可造火箭


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洞悉分佈明察並行一路架構衝雲霄

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高薪必備,面試加分加薪項


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深入透徹解析Redis(ps每一張圖片都是有小知識點可以放大的,文末獲取完整版大綱)

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源碼層面無死角解析Netty

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未來主流 必知必會 服務華量絕招

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分佈存儲 高效寫讀 優化性能帶你飛

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團隊協作 項目管理 測試開發一體化

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手寫源碼 一步步成為大牛

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海量數據 流式計算 5G帶來大發展

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Java面試手冊

目錄

一、性能優化面試專欄

1.1、tomcat性能優化整理

1.2、JVM性能優化整理

1.3、Mysql性能優化整理

二、微服務架構面試專欄

2.1、SpringCloud面試整理

2.2、SpringBoot面試整理

2.3、Dubbo面試整理

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三、併發編程高級面試專欄

四、開源框架面試題專欄

4.1、Spring面試整理

4.2、SpringMVC面試整理

4.3、MyBatis面試整理

五、分佈式面試專欄

5.1、分佈式限流面試整理

5.2、分佈式通訊面試整理

5.3、分佈式數據庫面試整理

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