澳洲Seek大数据开发，上岸Seek！面经干货全部公开了 Seek大数据开发面试：一条从“日志”到“洞察”的数据管道 Data Source: - 用户在Seek网站上的行为日志（点击、搜索、申请等），以JSON格式，实时地发送到Kafka集群。 Data Processing: Real-time Processing: - 使用Spark Streaming，从Kafka中消费日志数据。 - 对日志数据进行清洗和转换，比如，将IP地址转换为地理位置，将用户设备信息解析为操作系统和浏览器版本。 - 将处理后的数据，实时地写入到一个Elasticsearch集群中，用于实时的搜索和监控。 离线处理 (Batch Processing): - 每天晚上，使用Spark SQL，对存储在S3上的历史日志数据，进行批处理。 - 计算各种数据指标，比如，每个职位的申请人数、每个公司的浏览次数、每个用户的搜索关键词等。 - 将计算出的指标，存储到一个数据仓库（如Snowflake）中，用于BI分析和报表展示。 Data Application:- 个性化推荐： 基于用户的历史行为，为他们推荐可能感兴趣的职位。 - 市场洞察： 分析就业市场的趋势，比如，哪些行业在招聘，哪些技能最受欢迎。 - 反欺诈： 识别和阻止虚假的公司和职位。 面试官的提问： - “你如何保证数据处理的Exactly-Once语义？” - “如果下游的数据仓库出现故障，你的数据管道会怎么办？” - “你如何监控你的数据管道的健康状况？” 面试复盘： Seek的大数据开发面试，非常看重你对整个大数据生态系统的理解，以及你动手搭建数据管道的能力。他们想找的，不是一个只会用某个工具的“专家”，而是一个能根据不同的业务需求，选择合适的技术，去构建稳定、高效的数据管道的“工程师”。 薪资方面，Seek的大数据开发岗，总包大概在AUD 130k - 190k+。对于一个想用数据改变求职体验的工程师来说，是一个不错的选择。 #Seek面经 #澳洲求职 #大数据 #数据管道 #面试经验 #ETL #澳洲工作 #留学生求职 #BigDataEngineer #Spark