技术上：
1. Hadoop学习，核心两个技术点需要理解：
(1) HDFS，含义与应用以及工作原理
希望能带着以下问题去学习：
a. HDFS的存储机制,包括写入过程和读取过程（深入细节）
写入是将数据分割成大小固定的块进行存储的，块大小默认为64Mb（旧），128mb(新)，不足64Mb的数据不会占用整个块的大小，写入之后的数据是只读的。
由于数据是只读的，因此数据读取具有一致性，可以多次读取，保证了大吞吐量。
b. NameNode 与 DataNode 的概念和关系，能画出集群中的关系图（画图）
NameNode是管理者，管理文件系统的命名空间，维护文件系统树以及树内的文件和目录，记录每个文件中各个块所在的数据节点信息。唯一。
DataNode 是工作者，根据需要存储并检索数据块，并定期向NameNode发送他们所存储的块的列表。根据需要设置多个。
c. secondaryNameNode工作机制（编辑日志，命名空间镜像查找）
定期通过编辑日志合并命名空间镜像，以防止编辑日志过大。一般运行在另一台单独的物理计算机，因为它在合并过程中需要占用大量的cup资源和与NameNode相同的内存。
d. NameNode与SecondaryNameNode 的区别与联系
SecondaryNameNode 辅助NameNode完成合并工作，并且当NameNode失效时可以替代成为新的NameNode。但是NameNode是始终唯一的。
e. HDFS 数据存储是由哪个程序模块来负责的
f. HDFS 数据多备份的实现机制，数据备份过程是同步的还是异步的
g. hdfs 常用的shell命令集合
(2) HIVE, 工作机制(公司内部叫做tdw)
希望能带着以下问题去学习：
a. Hive内部表和外部表的区别？
内部表的数据生命周期会被Hive控制，删除操作下内部表的数据也会被删除，内部表不方便和其他工作共享数据（不太理解）。
外部表有关键字External表示，hive并不完全拥有外部表的数据，删除外部表只会删除元数据不会删除数据。部分HiveQL语法结构不适用于外部表（具体哪些）。外部表可以理解为对外部数据的引用。
b. Hive表关联查询，如何解决数据倾斜的问题？
c. hive中 sort by ，order by ，cluster by ，distribute by各代表什么意思
d. 数据中的null,在hive底层如何存储
e. Hive有哪些方式保存元数据，各有哪些特点？
f. Hive 中的压缩格式TextFile、SequenceFile、RCfile 、ORCfile各有什么区别？
g. 数据仓库与执行引擎概念的区分
2. Spark 学习，分为几个概念来理解：
(1) 集群概念
a. 在你提交一次spark任务后，整个作业的执行流程都有哪些？即是程序是怎么在spark集群上执行并最终输出结果的。
b. 什么是driver，什么是excutor，他们之间的关系是什么，分别都在哪里运行的。
driver是执行开发程序中的main方法的进程，该进程主要有四个任务：1，把用户程序转化为任务。2，跟踪executor的运行情况。3，为执行器节点调度任务。4，UI展示运行情况。
executor是工作进程，负责在spark作业中运行任务，任务间相互独立。作用：1，负责运行组成spark应用的任务，并将结果返回给驱动器进程。2，通过自己的块管理器为用户程序中要求缓存的RDD提供内存式存储。
他们之间是相互通信的关系，driver根据部署规则可以运行在master或者worker上，executor只能运行在worker上。
c. Spark为什么比 Hive 快
1.spark是基于内存的计算框架，而hive是基于磁盘的计算框架，两者的中间结果存储位置不同。内存的效率高但是可靠性低，磁盘的效率低但是可靠性高。其中spark通过血缘关系和checkpoint保证可靠性。
2.spark的DAG调度相当于优化的mapreduce，主要在于DAG调度尽量减少shuffle，减少中间结果，相比mapreduce减少了磁盘io的时间。此外spark支持将反复使用的数据加载到内存，提高效率。
3.spark是粗粒度资源申请，一般是提前申请足够的资源再开始计算，这样task就不需要等待，但是这样不利于集群资源的充分利用，存在资源浪费，但是速度快。而hive中的mapreduce则是细粒度资源申请，一般是提交完application之后由task自己申请资源再执行，资源利用率高，但是速度慢。此外
(2) 常用概念
a. RDD, DAG, Stage怎么理解？
RDD弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset），数据集的数据都是平铺的，可以顺序遍历，只读的，可指定缓存在内存，可以通过重新计算得到。一个RDD对象包括5个核心属性：一个分区列表，一个依赖列表，一个计算函数，可选的分区器，可选的计算各分区时优先的位置列表。
DAG是最高层级的调度，为每个job绘制一个有向无环图，跟踪各stage的输出，计算完成job的最短路径，并将Task提交给Task调度器执行
Stage是按照Shuffle分割的Task集合。Shuffle是将不同节点的数据拉取到同一节点。
b. stage, job, task，application 这几个概念以及他们之间的关系。
一次RDD的Action对应一个job，一个job启动多个stage，一个stage包括多个task。apllication泛指运行在spark上的程序。task是执行器里面最小的单元。
c. 宽依赖、窄依赖怎么理解？（画图补充）
宽依赖：父分区对应多个子分区
窄依赖：父分区对应一个子分区
d. Transformation和action是什么？区别？举几个常用方法（了解算子）
Transformation是指由一个rdd生成新rdd的过程，并且所有的Transformation都只是生成了rdd之间的计算关系与计算方法，并没有开始真正的计算。
map()，flatmap()，groupbykey()，reducebykey()，sortbykey()，filter()
action操作不再生成新的rdd，它是实际计算的执行者，它会向集群正式提交计算请求。
count()，collect()，foreach()，take()，first()，reduce()
e. Spark streamming 工作流程是怎么样的，和Storm比有什么区别
1.客户端提交作业后启动driver
2.driver与多个executor沟通，每个executor都以线程的方式运行task，众多task中至少有一个receiver task。
3.receiver task接收到数据后，根据批处理实时间隔生成block，并返回block ID给driver，block则备份到另一个executor上
4.receiver task维护汇报给driver的block ID
5.driver定时启动jobgenerator，并根据dstream的逻辑关系生成逻辑RDD,然后创建jobset，交给jobscheduler
6.jobscheduler负责调度jobset，交给dagscheduler，dagscheduler根据逻辑rdd，生成相应的stages，每个stage包含多个task。
7.taskscheduler负责把task调度到executor上，维护task运行状态。
8.当task、stage、jobset都完成，一个batch才算完成。
与storm的对比：
1.实时计算模型：
storm是来一条消息处理一条，纯实时。 spark streaming是准实时，来一个时间段的数据收集起来，作为一个rdd，再处理。
2.实时计算延迟度：
storm是毫秒级，spark streaming是秒级
3.吞吐量：
storm低吞吐量，spark streaming是高吞吐量
4.事务机制：
storm支持事务，并很完善，spark streaming支持事务，但不完善
5.健壮性/容错性：
storm容错性很强大，由zookeeper和acker支持。spark streaming容错性一般，由checkpoint和wal保证
6.动态调整并行度：
storm支持，spark streaming不支持。
书籍推荐：《Spark最佳实践》建议学习这本书。
业务上：
先买 《计算广告》。
了解清楚一些基本概念：
CPC,CPM,CPA 都是什么意思？
CTR，CVR分别代表什么？ 等等，基本概念必须清楚，多用用 腾讯视频和腾讯新闻，平时留意下广告出现的位置--广告位。
业务上很多东西需要来了之后，边做边了解。
