黄晓明(化名)是我学习群的一个小伙伴，同时也是我大学的直系学长，都是车辆工程专业。不过我比他比较早脱离苦海，他是从事两年车辆设计行业才转型的。在6月份找的我规划学习路线，8月份就收了联想等offer了，可见学习毅力之强大，目前在广州的某大型银行做大数据开发。

转型之前的迷茫<br />
<br />时间线拉到2017年，刚读完车辆工程专业进入主机厂做技术员。两年之后，忍痛离开这个行业。缘由说起，当时选择这一专业主要原因是兴趣所在，其它原因是所谓的朝阳行业。当然，现在步入黄昏。<br />初步接触编程是在15年下半年，进了智能车辆实验室，那个暑假我开始看机器视觉的大部头，开始做运动控制和视觉导航。然而毕业后，却校招进了一家主机厂做技术员，好像两年实验室经历打水漂了。<br />初入职场，刚开始的新鲜劲让我过得很天真，以为按部就班慢慢学习技术就会越老越值钱，后面才明白这不过是理想化的状态。半年后，日复一日的闲散和国企让我开始陷入纠结和准备逃离。

转型之时的准备<br />
<br />考虑到以后的定居城市，老家这一岗位的前景和大城市的发展机会。于是，兜兜转转，我又回到了开发路上，这次是数据开发。<br />和大多数人一样，我开始在网络上了解信息，寻找相应的资源。比如，徐培成的大数据视频，开始边看视频边动手装软件配置开发环境。这一轮视频学习下来，对大数据的部分内容有了初步印象，也局限于此。<br />前后用了两个月时间，当然，在这当中遇到了很多bug。之后开始看JAVA的书籍，从入门到放弃等，一部部的大部头看完了就忘了，根本没有转化为内在知识。之后又开始学习小甲鱼的Python视频，看廖雪峰老师的博客，自身收获不多。现在来看，这些内容都是打一枪换一个地方，啥鸟都没抓住。<br />偶然，在大数据交流群看到锋哥的文章，就关注了大数据肌肉猿这一公众号开始接触里面的内容，真正走上转型的正轨，对大数据的学习进行了完整的规划和核心内容的主攻，在将近两个月的学习之后，我开始投递简历并进行面试。

萌新一枚，处处被拒<br />七月底，我觉得已经准备足够（面试官并不觉得），写好简历开始投递，面试的是数据开发岗位。看着自己在招聘平台上投出的简历只有五分之一的查看，十分之一不到的面试邀请，我的心都凉了半截，开始有些质疑自己。<br />
<br />直到第一次，我收到重庆一家公司的电话面试，简单问了我：<br />1、数据仓库的知识点<br />2、Hive的连接类型<br /><br />电话结束前面试官问我是否能到重庆的某银行的现场进行面试，我回复说要两星期后才能过去之后便了无音讯。<br />之后在武汉现场面试了三家科技公司。其中一家是做信息安全的，主要问了：<br />1、ETL的整个流程和理论<br />2、针对简历问了Hive和MapReduce的调优<br />3、数据倾斜的解决。<br /><br />在对我的回答不太满意的情形下，最后象征性的问了Spark和Hadoop的区别。

一家是做数据服务的国企，面试现场先做了一套Hadoop笔试题：<br />1、HDFS如何保障数据安全；<br />2、MapReduce原理；<br />3、手写统计单词个数的MR程序；<br />4、设计计算框架高效统计10T数据中出现次数TOP10的数据；<br />5、Combiner的作用；<br />6、Hive、Hbase、Zookeeper、Pig的作用及特点；<br />7、对虚拟化的理解，用过的虚拟化工具及特点；<br />8、云服务的分类、云的分类，使用过的云管理平台；<br />9、用多线程的方式批量读取文件，写伪代码；写shell脚本转移大于10K的文件。<br /><br />搞笑的是：笔试了Hadoop内容，面试便开始问各种Spark的理论及其组件，当中还插播了Kafka的丢数据和重复消费的问题。结果就是以资历尚浅为由被拒。

第三家是良心想，在这方面主要做制造业大数据的开发服务。面试官针对简历开始问全部的项目经历、包括很早之前接触的FPGA和视觉算法，往后问到：<br />1、MySQL的引擎；<br />2、Zookeeper的Paxos协议；<br />3、sqoop的原理；<br />4、flume原理；<br />5、Hive的整体架构等。<br /><br />经历前几家的面试打底锻炼，虽然是同一批求职者中年纪最小的，却获得了最高的评分拿到offer（但是价格没谈拢）。

幸运加持，打怪升级<br />
<br />由于我是个吃货，惦记着美食便把目光投向了广州，一家大型银行，最先进行的是IKM的全英文线上测试（APACHE HADOOP FRAMEWORK）,达到标准之后开始准备面试，主要是Kafka的相关内容和口语。<br />第一轮出现视频面试闹了场乌龙，面试官以为我可以做运维但是我没能回答上大部分问题便转了其它面试官。于是有了第二轮面试，主要问了：<br />1、kafka丢数据的定位和处理；<br />2、kafka streams的原理；<br />3、flume的source配置等。<br /><br />踩了一点幸运，拿到了offer，选择了入职。在新环境的一个月里，作为实打实的菜鸟一枚，两星期的培训和观摩之后，我开始接触到项目和业务，写点ETL脚本和Python，然而同事说的粤语里只能听懂Kafka，英语里还是只能听懂Kafka。

深深感受到自己多么的菜，但是还得硬着头皮上。业余时间学技术、学英语，直到每晚被保安赶回去，循环往复。

一点点感想
<br /><br />1.找一位相关行业的前辈作为你的教练，很重要。他们能给你方向上的建议以及适当的学习资料，更重要的是能坚定你转型的决心。<br />
<br />2.书本看了三四遍还是容易忘，实操流程畅通但是不知所以然，要是把二者相结合，效果会更好

3.一定记得迎合市场，别迷恋在自己的世界里，多出去面面。

4.在折腾转型的路上，深有体会：我要你觉得，不要我觉得。走在不那么亮堂的路上，自己觉得的路，可能是个深坑。多请教多交流，要你我都觉得。

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