打开各大招聘网站，明显感受到今年招聘信息少了很多，而且企业对面试者的技能要求更高，技术覆盖面也更全。
今年想要轻轻松松跳槽，确实不太容易。但这个时候，我们更应该沉下心，好好梳理自己的技术体系。
仔细研究你会发现，目前招聘的多是百度、头条、阿里等这些头部企业，而且很大一部分岗位与大数据有关。相比Java、PHP、Linux运维等传统开发岗，同样的工作年限，大数据岗位待遇则更高。
对于大多数普通程序员，如果你没有很大信心能够长久深耕传统技术领域，不妨现在学习一些大数据技术充实自己，未来至少多一个机会。
最近爬了多套招聘网站的高级大数据工程师JD，梳理了一份“大数据高级开发工程师”面试Xmind，包含知识脉络+分支细节，内容比较多，这里以图片的形式给大家展示一部分。
这份资料尤其适合：
近期想跳槽，要面试大数据开发相关岗位的程序员，查漏补缺，以便尽快弥补短板；从事Java、PHP、Linux运维等开发，想转行大数据热门行业的人。想了解“一线互联网公司”最新技术要求，对比找出自身的长处和弱点所在，评估自己在现有市场上的竞争力如何；目前从事大数据工作，但还没形成系统的知识体系，缺乏清晰的提升方向和学习路径的程序员。
相信它会给你带来很多收获。（高清大图及面试资料，文末获取）
除了面试资料外，想转行进阶大数据，Kafka的学习必不可少。
Kafka是一个老生常谈的问题，做大数据的公司基本都在使用。但你真的了解Kafka的核心技术吗？想搞清楚“Kafka是如何实现零拷贝的？Kafka是怎么做到海量数据的高吞吐量的？什么是ISR策略，Kafka的LEO、HW又是什么？”等这些面试常问问题，其实并不容易。
因此，再赠送一份Kafka专题视频，可帮你秒杀面试官的一切有关Kafka难题。
Kafka源码深度剖析
视频从Kafka源码入手，提纲挈领，帮助掌握KafkaProducer的运行原理，深入理解Kafka所有特性的实现机制，从而提升系统架构能力。
主要知识点：
1.Kafka整体架构设计
2.Kafka写数据核心流程分析
3.KafkaProducer拉取元数据
4.RecordAcuumulator封装batch
需要获取更全面的面试资料，或专题视频，可以加