【闲聊】大数据开发实习生每天在干什么_大数据技术实习什么

  之前写了大数据开发全流程和四种岗位选择，没看过的可以看一下：
大数据开发全流程
大数据开发四种岗位选择
今天就来谈谈实习具体在干什么。

1. 入职，开通各种权限，各种账号（比如公司邮箱，跑任务的 yarn 队列也需要申请权限，ES 等集群也需要读取和写入的权限，不再赘述）。
2. 刚开始有几天学习，包括企业文化，隐私，安全（数据安全和人生安全），反腐，基础知识学习，还有数据开发入职前两周必须学完《Hive 编程指南》。感兴趣的同学可以提前学习，面试的时候被问到最近在看什么书，说出来这一本应该也算加分项吧。可以点击最后面的链接关注公众号阅读获取笔记，公众号回复 803 获取原书 PDF。
3. 每个人分配一个 mentor，每天和 mentor 语音，他会给你讲课，不懂的也可以问，所以进步比较快。
4. 每天要写工作汇报，大家都能看到，所以你经常会看到别的实习生晚上 11 点、12 点还在发工作汇报，说好的中国人不卷中国人呢…
5. 熟悉业务。毕竟数仓是贴近业务的。
6. 工作。
7. 开会。每天好几个会吧。

工作又分好几块：

• oncall：就是查 bug，线上出问题了会找到你。怎么查这个 bug 呢，这就是追溯，可以后面写文章详细讨论。
• 重构：以前的表换了，比如 dwd 层一张表换成了另一张表，你下游的 dws、app 是不是都得变。这里就会产生数据一致性问题，面试经常问数据一致性，这里后面详细讨论。
• 开发迭代需求：在已有的需求基础上迭代，修改一些原来已经存在的代码。这里就需要你读懂前人的代码逻辑…
• 开放新需求：这个工作周期长，难度大，需要和 PM、QA、RD、UI 等等很多人合作。这里后面细说。
• 回溯：这个工作占比很大，比如你产出了 app 层的表，修改了其中的口径（可以理解为字段的计算逻辑），那么修改完后是不是的重跑历史数据，这并不是点一下运行就能完事的。后面再详细讨论。
• 同步：怎么把 Hive 的数据推到 Elasticsearch 或者 ClickHouse 让线上能够使用？

今天先把问题抛出了，后面慢慢填坑吧。
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HiveQL 的查询语句