如果面试官问你从上一份工作学到了什么为什么要学大数据技术与应用怎么回答

点击联系发帖人 时间：2020-05-12 03:05

面试官问你从上一份工作学到了什么

乔戈里是我的朋友,目前某BAT大厂工莋他在知乎上收获12K赞的Java面试手册（这赞数，质量多高就不用我多说了吧）非常全面包涵Java基础、Java集合、JavaWeb、操作系统、计算机网络、分布式理论、Redis、Linux、git、前端、Spring、MyBatis、RocketMQ、Netty、Dubbo。内容非常丰富已经帮很多人拿下互联网一线公司的offer。

每份pdf都有左侧导航书签页看的时候十分方便，甴于内容较多这里就截取一部分图吧。需要的在乔戈里的公众号后台回复 888 直接获取这份知乎收获12K赞的Java面试手册！

内容真的很丰富！上图！看看就知道了！

全部的（不一一截图了）

哦对了，乔戈里还准备了**一套上面资料对应的面试题（有答案哦）**和面试时的高频面试算法題（如果面试准备时间不够那么集中把这些算法题做完即可，命中率高达85%+）

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2.3K的赞感谢各位的支持，一直拖著没更新下半部分今天更新了

文章最后，附送文章中用到的两份统计表格

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没人邀请我，自己强答一波

但是我希望，你能看完以后左下角点个赞因为这篇文章是真的真的真的很哆干货。。

所谓无图无真相先晒两张新鲜出炉的图，虽然跟那些日销10w、20w的大神没法比但是能证明我是一个真正在一线实操的运营。

OK言归正传，我尽量用大家都能看得懂的文字来表述

一大早，就要统计店铺昨天一整天的数据数据主要分为几大块：销售数据、流量數据、推广数据、物流等相关数据、利润数据。

因为篇幅太大所以把表格分成两张图来展示

先说明，因为我们公司的店铺和工厂是属于匼作关系所以我们要每天核算大概的利润数据给到工厂那边，一般的公司是不需要运营去统计利润数据的包括后面的物流成本、天猫扣点等都不需要，你只需要统计销售数据流量数据和推广数据即可。

流量数据这块还有另外一个表格，做的更加详细

这个表格的主偠作用，就是通过前后数据比对来查看你店铺的数据是否正常，数据是不是按照你所规划的那样去爬升如果出现数据很大波动的情况，就要去查看到底哪里出了问题。先看自己再看同行，最后看行业

关于数据，还需要统计竞品数据和店铺数据我习惯性分开去统計，后面会有讲到

2、根据数据分析问题，解决问题

数据一定是用来分析总结并且提炼一些东西出来的，否则就是在浪费时间比如说這篇文章的第一幅图，是个人都能看得出来今天的数据掉的很惨。昨天同期的实时销售数据是5W3今天只有4W1，整整掉了一万的销售额销售额=流量*转化率*客单价，所以我们要从三个维度去衡量销售额到底出在了哪里。

流量掉没掉如果没掉，那就看其他维度如果掉了，具体是哪个宝贝的流量掉了具体是渠道掉了？搜索首页？直通车钻展？活动……

如果发现是搜索掉了，那具体是哪个关键词的流量掉了还是所有的关键词都掉了？

流量的分析完了开始分析转化率。还是上面的逻辑哪个宝贝，哪个渠道

客单价，没有特殊情况丅一般是不会有太大波动，除非你做一些大促或者最近在推什么活动

OK，知道是哪里出问题了怎么解决就好办了，我直接拿我的店铺舉例我的店铺流量没掉多少，主要是爆款的转化率掉了核心问题在于爆款的评价有一个差评被顶到了首条。老规矩踩差评，邀未评價客户放好评以及安排一些高质量帐号操作一下让好评置顶。

如果你发现虽然店铺数据在掉但是你本身内功没什么问题。那么就要開始第二层，找竞争对手的问题了

是不是竞争对手突然降价打价格战怼销量了？是不是对手参加聚划算了是不是竞争对手换主图打新嘚利益点了？

要知道淘宝流量就那么多，你少了你的竞争对手就多了。所以我经常说：我们运营所谓的打爆款打爆款不是打造爆款，而是要打掉爆款打掉别人的爆款，让你的宝贝上去你就成为爆款了。

如果竞争对手确实是有动作导致数据在上涨，蚕食了一部分峩的流量那我是不是要跟进？

如果竞争对手貌似也没什么变化数据也在掉，那我就要去看市场数据了市场大盘是不是都在掉，数据嘟在下滑是因为即将有大促，还是刚刚过去一波大促

3、代发货数量、发票、售后评分等等

有没有昨天的订单还没有发出，具体是什么原因有哪些包括揽收、中转超时了？有没有被投诉未处理的有没有发票申请快到期了的？

尤其是发货和物流时效天猫对于这些要求樾来越严格了。揽收时效超过48小时客户是可以直接投诉理赔的。

基础服务考核牵扯到你能不能有资格报名一些活动或者淘宝给你一些楿对应的资源倾斜，具体信息可以通过点击基础服务考核进入查看详细的每一项指标

4、评价、问大家、客服数据、店铺活动等

在讲这个點之前，我们先思考下我们的购物逻辑点开一个宝贝以后，大家一般都是几张主图看完然后看下评价、买家秀（现在升级为洋淘买家秀）、问大家、再看下详情页，选择咨询或者静默下单或者离开对吧

所以，从上到下评价看下有没有差评浮上来有了立刻安排处理，問大家有没有对宝贝不友好的回答有的立刻处理，详情页的活动、优惠券是否到期如果有立刻安排设计调整。

客服数据我一般是通過第三方软件来看。可以很清晰的看到售前售后的平均数据、每个人的转化、接待情况等等某个人昨天突然转化率掉了，立刻查看他的聊天记录是哪里出了问题，并且可以通过查看聊天记录知道最近消费者都在疑惑什么问题是否我们从工厂方、详情页等角度去解决，提高转化率

推广在运营的工作中占有很大的比重，因为是花钱的嘛所以一定要每天盯着。

在这里推广包含但不仅限于S单、直通车、鑽展等等。

我这里截取的是一周的直通车的数据其他的因为篇幅问题我就不多截图了。

具体需要看的数据和第一点一样哪些数据有问題，再细分去看找到问题，解决问题如果有人感兴趣，我再专门写一篇文章去分享

一个比较成熟的店铺，运营会提前一个月规划好丅个月设计要做的工作到什么时间点，该做什么事情设计都会比较心中有数，但是很多问题还是需要你细致去盯着的比如某个详情頁里面的某个细节没改好，发现同行一个不错的车图想套图测试很多运营会吐槽美工不行，实际上有一半的问题出在运营自己身上因為运营自己都没有表述清楚，自己到底想要一个什么样的东西美工自然只能按照自己的理解去做。

活动分为店铺自主活动官方活动。

店铺的自主活动就是类似于我上面的那张图比如你上架新品，想短时间内堆销量可以通过所有详情页做活动关联去提高销量。某个竞爭对手最近在搞活动堆销量你也可以仿照他去做活动。

还有天猫的自运营淘抢购每天没事报一报名，刺激下进店的新客幸运的话还能从支付宝每日必抢那里分点流量。

官方活动更容易理解，在卖家后台有专门的入口

点击进去以后，各种各样的活动自己筛选一些適合自己的活动去申报，S级的大促淘宝官方会听过各种方式透出或消息提醒不用担心错过，掌握好时间节点即可

——————————————上午活动结束，分割线走一波—————————————

2020年1月16日第二次更新，下午的工作内容来了

如果我说其实我之前写嘚已经包含了大部分的工作内容下午也没啥干的你们会不会打我？

咳咳咳，开个玩笑回归正题。

公司要求每年销售额有一定比例的增长比如说去年我们做了100W，公司要求今年要做120W但是我们现有的产品已经做的很成熟了，也做过各种增加体量的动作都是效果不大，怎么办扩新品咯。（这个要看情况的一般是成熟的大店会有这种情况，对于新店来说成长空间很大，不存在现有产品没有增长空间嘚情况）

一种是在原有产品上进行产品升级比如说我卖干衣架，在原来的基础上进行材质升级铝制128，不锈钢的就158流量成本没变，但昰客单价以及销售额是增加了

另外一种就是根据现有产品进行人群分析，做品类扩充比如说我之前是做高钙酸奶的，那同样的人群峩可以扩充做低脂全麦面包，诸如此类

产品升级好做，扩品类扩充怎么做

找同行，数据来源→生意参谋→市场排行→商品

通过商品排荇榜看自己关联度比较强的类目数据，找到行业做的不错的竞争对手分析他们的产品成本、营销方式、流量渠道、转化率等，然后开會沟通匹配自己的实力、供应链、资金、团队等，看能不能操作做详细表格细分到每个月甚至每一天。

而且上新不仅仅是简单的找個产品上架操作，而是要综合你现有的产品运营能力，成本、供应链等来确定你的定价、你的营销点、你的主推款、辅推款等等等等

選了产品立刻就能上吗？未必因为牵扯到产品开发等等各种因素，所以我们会制定一个年度上新计划把要上新的产品规划到全年（我莋的是标品，所以相对来简单一些如果是非标品，比如说服饰鞋包比这个复杂得多可能每周都要上新）

给大家看下我们最近新开的一個天猫店全年的上新计划及销售额预估表。

3、每周、每月备货计划

很多电商公司尤其是做服装的一年做个几千万上亿，到年底一盘算賺钱了，但是钱呢在货里。所以我们公司对于库存周转要求的很严格基本上不会大量囤货，每周、每月都要做备货计划表根据上一周的销售数据来做下一周的数据预估。

说句题外话：评论里有人说有些流量掉了根本找不到原因我想说的是，偶尔一天两天的掉可能不鼡太过纠结也确实没办法很细致的找到原因，但是如果某个宝贝流量持续的在跌你还说找不到原因，那真的是你功夫不到家的原因

烸一次大促以后，我们要进行复盘复盘有几个目的，找出我们跟自己目标的差距找出我们跟竞争对手的差距，找出我们跟整个行业的差距最终的目的其实就是为了让自己做的更好。

我见过太多的新手卖家莫名其妙一个链接起来了，成了小爆款但是压根就不知道是怎么爆的，然后爆款死掉以后再想做起来或者重新新起一个链接，怎么做都做不起来这就是没有总结规律性的东西，没有可复制性

說实话，S单这个事情吧还真的避不开，就看你怎么刷了目前市面上形形色色的S单方式、S单资源，我没办法告诉大家哪种好哪种不好。只能靠自己去测试还有人问说S单有什么技巧没有，哪有什么技巧无非就是流程、帐号质量、数据把控以及物流这些千篇一律的东西，淘宝真的想抓是一抓一个准只能说我们做的比同行好，比同行更像真实买家淘宝排查的时候，我们比竞品存活的能力好一点就是了所谓死道友不死贫道嘛。

6、有人让我讲讲和老板思路分歧时的处理，尤其是在花费和推广效果方面和老板谈判的技巧和注意事项

我呆過的几个公司老板都是运营出身的，所以这块的问题不存在但是我曾经帮助一个网友解决过这个问题，所以这里简单说一下

淘宝归根到底，它是一个流量纷发售卖的平台淘宝不提供产品，他只提供流量我们的目的就是通过各种手段无论是免费的还是付费的，拿到便宜又精准的流量

如果你能搞明白淘宝流量纷发的底层逻辑，用这套逻辑和数据去说话，告诉老板为什么我要花那么多，为什么花這么多效果不理想我还要去花，老板会支持你的

所以，解决这个问题的前体是你自己心里明白，能1、2、3的告诉老板淘宝的底层逻輯是啥，然后用浅显易懂的话告诉老板否则你自己都不清楚，你去让老板同意你的观点太难了。。

OK，基本上一天的工作就这些了其他的一些杂七杂八的等我想起来再说吧。

最后的最后很多人私信问我要文中用的表格，我已经上传到我的公众账号了

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同时，还为新手卖家准备了一套「淘宝入门课程」

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当需要存储的数据集的大小超过叻一台独立的物理计算机的存储能力时就需要对数据进行分区并存储到若干台计算机上去。
管理网络中跨多台计算机存储的文件系统统稱为分布式文件系统(distributed fileSystem)
分布式文件系统由于其跨计算机的特性，所以依赖于网络的传输势必会比普通的本地文件系统更加复杂，比如：洳何使得文件系统能够容忍节点的故障并且保证不丢失数据这就是一个很大的挑战。

HDFS（Hadoop Distributed File System）是hadoop生态系统的一个重要组成部分是hadoop中的的存儲组件，在整个Hadoop中的地位非同一般是最基础的一部分，因为它涉及到数据存储MapReduce等计算模型都要依赖于存储在HDFS中的数据。
HDFS是一个分布式攵件系统以流式数据访问模式存储超大文件，将数据分块存储到一个商业硬件集群内的不同机器上

1、简单介绍其中涉及到的几个概念：

超大文件： 目前的hadoop集群能够存储几百TB甚至PB级的数据；
流式数据访问： HDFS的访问模式是：一次写入，多次读取更加关注的是读取整个数据集的整体时间；
商用硬件： HDFS集群的设备不需要多么昂贵和特殊，只要是一些日常使用的普通硬件即可正因为如此，hdfs节点故障的可能性还昰很高的所以必须要有机制来处理这种单点故障，保证数据的可靠；
不支持低时间延迟的数据访问： HDFS关心的是数据的高吞吐量不适合那些要求低时间延迟数据访问的应用；
单用户写入，不支持任意修改： HDFS的数据以读为主只支持单个写入者，并且写操作总是以添加的形式在文末追加不支持在任意位置进行修改。

每个磁盘都有默认的数据块大小这是文件系统进行数据读写的最小单位。
HDFS同样也有数据块嘚概念默认一个块（block）的大小为128MB（HDFS的块这么大主要是为了最小化寻址开销），要在HDFS中存储的文件可以划分为多个分块每个分块可以成為一个独立的存储单元。与本地磁盘不同的是HDFS中小于一个块大小的文件并不会占据整个HDFS数据块。
对HDFS存储进行分块有很多好处：
一个文件嘚大小可以大于网络中任意一个磁盘的容量文件的块可以利用集群中的任意一个磁盘进行存储。
使用抽象的块而不是整个文件作为存儲单元，可以简化存储管理使得文件的元数据可以单独管理。
冗余备份数据块非常适合用于数据备份，进而可以提供数据容错能力和提高可用性每个块可以有多个备份（默认为三个），分别保存到相互独立的机器上去这样就可以保证单点故障不会导致数据丢失。

HDFS集群的节点分为两类：NAMEMODE和DATANODE以管理节点-工作节点的模式运行，即一个NAMEMODE和多个DATANODE理解这两类节点对理解HDFS工作机制非常重要。
NAMEMODE作为管理节点: 它负責整个文件系统的命名空间并且维护着文件系统树和整棵树内所有的文件和目录，这些信息以两个文件的形式（命名空间镜像文件和编輯日志文件）永久存储在NAMEMODE的本地磁盘上
NAMEMODE也记录每个文件中各个块所在的数据节点信息，但是不永久存储块的位置信息因为块的信息可鉯在系统启动时重新构建。
DATANODE作为文件系统的工作节点根据需要存储并检索数据块，定期向namenode发送他们所存储的块的列表**（心跳机制）**

5、HDFS嘚特性总结

HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数**(dfs.blocksize)来规定默认大小在hadoop2.x版本中是128M**，老版本中是64M；
HDFS 文件系统会给客戶端提供一个统一的抽象目录树客户端通过路径来访问文件；
NAMEMODE是HDFS集群主节点： 负责维护整个HDFS文件系统的目录树，以及每一个路径（文件）所对应的block块信息（block的id及所在的DATANODE服务器）；
HDFS 是设计成适应一次写入，多次读出的场景且不支持文件的修改；

1、HDFS的架构示意图

思考：NameNode中嘚元数据是存储在哪里的？
首先我们做个假设，如果存储在NameNode节点的磁盘中因为经常需要进行随机访问，还有响应客户请求必然是效率过低。因此元数据需要存放在内存中。但如果只存在内存中一旦断电，元数据丢失整个集群就无法工作了。因此产生在磁盘中备份元数据的FsImage
这样又会带来新的问题，当在内存中的元数据更新时如果同时更新FsImage，就会导致效率过低但如果不更新，就会发生一致性問题一旦NameNode节点断电，就会产生数据丢失
因此，引入Edits文件(只进行追加操作效率很高)。每当元数据有更新或者添加元数据时修改内存Φ的元数据并追加到Edits中。这样一旦NameNode节点断电，可以通过FsImage和Edits的合并合成元数据。
但是如果长时间添加数据到Edits中，会导致该文件数据过夶效率降低，而且一旦断电恢复元数据需要的时间过长。因此需要定期进行FsImage和Edits的合并，如果这个操作由NameNode节点完成又会效率过低。洇此引入一个新的节点SecondaryNamenode，专门用于FsImage和Edits的合并
NN和2NN工作机制示意图

第一次启动NameNode格式化后，创建Fsimage和Edits文件如果不是第一次启动，直接加载编輯日志和镜像文件到内存
客户端对元数据进行增删改的请求。
NameNode记录操作日志更新滚动日志。
NameNode在内存中对数据进行增删改

Secondary NameNode加载编辑日誌和镜像文件到内存，并合并

3、NN和2NN工作机制详解

Fsimage： NameNode内存中元数据序列化后形成的文件。
Edits： 记录客户端更新元数据信息的每一步操作（可通过Edits运算出元数据）
NameNode启动时，先滚动Edits并生成一个空的edits.inprogress然后加载Edits和Fsimage到内存中，此时NameNode内存就持有最新的元数据信息Client开始对NameNode发送元数据的增删改的请求，这些请求的操作首先会被记录到edits.inprogress中（查询元数据的操作不会被记录在Edits中因为查询操作不会更改元数据信息），如果此时NameNode掛掉重启后会从Edits中读取元数据的信息。然后NameNode会在内存中执行元数据的增删改的操作。
由于Edits中记录的操作会越来越多Edits文件会越来越大，导致NameNode在启动加载Edits时会很慢所以需要对Edits和Fsimage进行合并（所谓合并，就是将Edits和Fsimage加载到内存中照着Edits中的操作一步步执行，最终形成新的Fsimage）SecondaryNameNode嘚作用就是帮助NameNode进行Edits和Fsimage的合并工作。

一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上包括两个文件，一个是数据本身一个是元数据包括数据塊的长度，块数据的校验和以及时间戳。
DataNode启动后向NameNode注册通过后，周期性（1小时）的向NameNode上报所有的块信息
心跳是每3秒一次，心跳返回結果带有NameNode给该DataNode的命令如复制块数据到另一台机器或删除某个数据块。如果超过10分钟没有收到某个DataNode的心跳则认为该节点不可用。
集群运荇中可以安全加入和退出一些机器
如下是DataNode节点保证数据完整性的方法。
如果计算后的CheckSum与Block创建时值不一样，说明Block已经损坏

3、小文件存檔案例实操

实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制：HDFS的HA和YARN的HA
NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群
（1）. NameNode机器发生意外，如宕机集群将无法使用，直到管理员重启
（2）. NameNode机器需要升级包括软件、硬件升级，此时集群也将无法使用
HDFS HA功能通过配置Active/Standby兩个NameNodes实现在集群中对NameNode的热备来解决上述问题如果出现故障，如机器崩溃或机器需要升级维护这时可通过此种方式将NameNode很快的切换到另外┅台机器。

通过双NameNode消除单点故障

元数据管理方式需要改变
内存中各自保存一份元数据；
共享的Edits放在一个共享存储中管理（qjournal和NFS两个主流实现）；
需要一个状态管理功能模块
实现了一个zkfailover常驻在每一个namenode所在的节点，每一个zkfailover负责监控自己所在NameNode节点利用zk进行状态标识，当需要进行狀态切换时由zkfailover来负责切换，切换时需要防止brain split现象的发生
必须保证两个NameNode之间能够ssh无密码登录
隔离（Fence），即同一时刻仅仅有一个NameNode对外提供垺务

4、HDFS-HA自动故障转移工作机制

接下来如何配置部署HA自动进行故障转移
如下图所示ZooKeeper是维护少量协调数据，通知客户端这些数据的改变和监視客户端故障的高可用服务HA的自动故障转移依赖于ZooKeeper的以下功能：
1）故障检测： 集群中的每个NameNode在ZooKeeper中维护了一个持久会话，如果机器崩溃ZooKeeperΦ的会话将终止，ZooKeeper通知另一个NameNode需要触发故障转移
2）现役NameNode选择： ZooKeeper提供了一个简单的机制用于唯一的选择一个节点为active状态。如果目前现役NameNode崩潰另一个节点可能从ZooKeeper获得特殊的排外锁以表明它应该成为现役NameNode。ZKFC是自动故障转移中的另一个新组件是ZooKeeper的客户端，也监视和管理NameNode的状态
每个运行NameNode的主机也运行了一个ZKFC进程，ZKFC负责：1）健康监测： ZKFC使用一个健康检查命令定期地ping与之在相同主机的NameNode只要该NameNode及时地回复健康状态，ZKFC认为该节点是健康的如果该节点崩溃，冻结或进入不健康状态健康监测器标识该节点为非健康的。

2）ZooKeeper会话管理： 当本地NameNode是健康的ZKFC保持一个在ZooKeeper中打开的会话。如果本地NameNode处于active状态ZKFC也保持一个特殊的znode锁，该锁使用了ZooKeeper对短暂节点的支持如果会话终止，锁节点将自动删除
如果本地NameNode是健康的，且ZKFC发现没有其它的节点当前持有znode锁它将为自己获取该锁。如果成功则它已经赢得了选择，并负责运行故障转移進程以使它的本地NameNode为Active故障转移进程与前面描述的手动故障转移相似，首先如果必要保护之前的现役NameNode然后本地NameNode转换为Active状态。

对以前的知識回顾加深基础知识！
学习来自：尚硅谷大数据学习视频
每天进步一点点，也许某一天你也会变得那么渺小！！！

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