前言
一般来说年后的这段时间是大厂招聘、就业者求职跳槽的黄金时期，但今年因为疫情的原因，很多人的辞职计划被搁浅了下来，有些年前已经辞完职坐等年后复工找新工作的程序员陷入了迟迟找不到工作的焦虑中。

但是也有一些小伙伴在这种困境下也拿到了BATJ等互联网大厂的offer，比如说已下面这几位同学，就在最近成功跳槽到了成功，我和他们简单地聊了一下。





学习路线：
大数据

Java架构师

  1. 大数据基础及工具

这一部分设计为大数据入门学习，让你清晰的掌握Linux必备知识，熟悉Python的使用与爬虫程序的编写，学完之后大数据技术进入筑基阶段。


2. HADOOP

这一部分让你对Hadoop生态体系有了系统的了解，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。学完能掌握离线数据处理的流程、架构及相关技术的运用。应对公司中购物网站用户行为分析系统的开发需求。腾讯、阿里、百度和新浪等公司在用户行为分析系统中较为领先。


3. SPARK

学完能使你从理论到核心源码全面掌握主流通用大数据处理框架：Spark，达到能解决云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题的水平。


4. 实时计算

带你了解实时通用处理框架、Flink及实时主流技术组件。学完之后能应对实时处理的应用场景，掌握实时数据处理的流程、架构及相关技术的运用。完成实时交易监控系统这一业务需求。电商平台如淘宝、京东、拼多多需求应用广泛。


5. 数仓

本版块对数据仓库背景知识，常用数仓模型有了基本认知，学完能掌握数据仓库搭建过程及具体技术的应用，完成用户画像系统的构建。帮助公司收集用户点击、浏览、收藏、购买行为，建立用户画像，从而进行之后的内容分发与推荐。


6. 搜索与推荐

学完能了解了搜索和推荐两大互联网公司必有的大数据应用系统的通用架构，完成推荐系统的构建。根据推荐算法来给用户智能推荐达到千人千面的推荐效果，阿里系、头条系、美团、网易等一线大厂都在使用这一技术。


7. 机器学习算法

机器学习为现阶段大数据重要处理方式，学完能掌握常用机器学习算法思想、过程和在实际问题中的应用，完成金融信贷需求预测项目，各大银行、京东金融、蚂蚁金融都在应用。


大家最需要的是对自己的知识体系进行梳理，从技术广度和深度上下手，但前提是，你必须选一个朝阳技术领域才行。

扎实基础，深入底层，面试可造火箭


洞悉分布明察并行一路架构冲云霄

高薪必备，面试加分加薪项


深入透彻解析Redis（ps每一张图片都是有小知识点可以放大的，文末获取完整版大纲）

源码层面无死角解析Netty

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