字节跳动后端高级开发工程师-流量平台方向
社招全职JMT32地点：北京状态：招聘
任职要求
1、拥有扎实的计算机和Java语言基础，熟悉主流的Java框架，包括Spring、Netty、Mybatis、Guava等等，了解JVM的基本实现原理； 2、扎实的计算机基础，对技术有热情，愿意不断尝试新技术和业务挑战； 3、善于沟通，对业务敏感，能快速理解业务背景，具备优秀的技术与业务结合能力； 4、熟悉大数据经验者优先，例如Hadoop、Flink、Spark、Hive等。
工作职责
1、负责字节跳动数据平台-流量平台后端开发和架构设计工作，支持公司二十万埋点和每日万亿数据处理； 2、负责数据产品架构设计和后端开发，设计和实现后端和关键数据服务； 3、负责数据产品的功能迭代和性能优化，提高效率，优化流程； 4、保障技术系统稳定可靠，熟练运用合适技术对复杂场景做出合理技术设计，保障和提升海量数据平台相关系统的性能和稳定性。
包括英文材料
Java+
https://www.youtube.com/watch?v=eIrMbAQSU34
Master Java – a must-have language for software development, Android apps, and more! ☕️ This beginner-friendly course takes you from basics to real coding skills.
Spring+
https://liaoxuefeng.com/books/java/spring/index.html
Spring是一个支持快速开发Java EE应用程序的框架。它提供了一系列底层容器和基础设施，并可以和大量常用的开源框架无缝集成，可以说是开发Java EE应用程序的必备。
https://spring.io/guides/gs/rest-service
https://spring.io/quickstart
Level up your Java code and explore what Spring can do for you.
MyBatis+
https://mybatis.org/mybatis-3/getting-started.html
https://www.baeldung.com/mybatis
MyBatis is an open source persistence framework which simplifies the implementation of database access in Java applications.
JVM+
https://www.freecodecamp.org/news/jvm-tutorial-java-virtual-machine-architecture-explained-for-beginners/
https://www.youtube.com/watch?v=e2zmmkc5xI0
大数据+
https://www.youtube.com/watch?v=bAyrObl7TYE
https://www.youtube.com/watch?v=H4bf_uuMC-g
With all this talk of Big Data, we got Rebecca Tickle to explain just what makes data into Big Data.
Hadoop+
https://www.runoob.com/w3cnote/hadoop-tutorial.html
Hadoop 为庞大的计算机集群提供可靠的、可伸缩的应用层计算和存储支持，它允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集，并且支持在单台计算机到几千台计算机之间进行扩展。
[英文] Hadoop Tutorial
https://www.tutorialspoint.com/hadoop/index.htm
Hadoop is an open-source framework that allows to store and process big data in a distributed environment across clusters of computers using simple programming models.
Flink+
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-2.0/docs/learn-flink/overview/
This training presents an introduction to Apache Flink that includes just enough to get you started writing scalable streaming ETL, analytics, and event-driven applications, while leaving out a lot of (ultimately important) details.
https://www.youtube.com/watch?v=WajYe9iA2Uk&list=PLa7VYi0yPIH2GTo3vRtX8w9tgNTTyYSux
Today’s businesses are increasingly software-defined, and their business processes are being automated. Whether it’s orders and shipments, or downloads and clicks, business events can always be streamed. Flink can be used to manipulate, process, and react to these streaming events as they occur.
Spark+
[英文] Learning Spark Book
https://pages.databricks.com/rs/094-YMS-629/images/LearningSpark2.0.pdf
This new edition has been updated to reflect Apache Spark’s evolution through Spark 2.x and Spark 3.0, including its expanded ecosystem of built-in and external data sources, machine learning, and streaming technologies with which Spark is tightly integrated.
Hive+
[英文] Hive Tutorial
https://www.tutorialspoint.com/hive/index.htm
Hive is a data warehouse infrastructure tool to process structured data in Hadoop. It resides on top of Hadoop to summarize Big Data, and makes querying and analyzing easy.
https://www.youtube.com/watch?v=D4HqQ8-Ja9Y
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