大家好，我是来自硅谷的董飞，应国内朋友邀请，很高兴跟大家交流一下美国大数据工程师的面试攻略。
个人介绍
先做一个自我介绍，本科南开后，加入了一个创业公司kuxun，做实时信息检索，后来进入百度基础架构组，搭建了Baidu App Engine的早期版本，随后去Duke大学留学，在攻读硕士期间，做跟Hadoop大数据相关的研究项目Starfish，之后在Amazon EC2部门实习，了解它们的内部架构，毕业后加入Linkedin，做广告组的架构，涉及Hadoop调优，Data Pipeline, Offline/Online, 实时系统。最新是在Coursera从事数据工程师工作。
在多年工作中，除了对技术的不懈追求，也积累了大量的面试经验，从国内的一线互联网公司百度、阿里巴巴、奇虎、人人，到美国一线公司Facebook、Google、Linkedin、Twitter、Amazon，到热门Startup、Uber、Pinterest、Airbnb、Box、Dropbox、Snapchat、Houzz，拿到10+ offer，并且在Linkedin期间也面试过100+候选人，参与面试题制定，乐于分享并帮助很多人成功求职，实现目标。
硅谷高科技公司介绍
我们看一下这张硅谷地图，它坐落于美国加州，从圣何塞到旧金山的狭长地带，中间是San francisco bay，简称湾区。它的由来是这边有计算机核心处理器中离不开的硅，30年来，硅谷就发展成为无数技术性创业公司的摇篮。在20多年前，这里就有很多硬件公司成功上市，如Intel、Oracle、Apple、Cisco。10年前，互联网的兴起，造就了Yahoo、Google、Ebay的神奇。而如今Tesla、Facebook、Twitter、Linkedin正扶摇直上，成为美股高科技股的领头羊。这些公司的市值从几十billion到几百billion，PE从负数到上千，疯狂的估值背后也改变了世界。
如果说硅谷成功是有原因的，我觉得有两点：
一方面，地理位置是得天独厚吸引大量人才，这里有Stanford和加州州立高校提供智力库的支持，在硅谷可以看到来自全世界的最聪明的人，中国、印度人、犹太人是构成这些Engineer的主力。虽然国内做技术自嘲为码农，但在硅谷成为一个优秀工程师还是收获颇丰的。
另一方面，创业是一个永恒的话题，在Stanford有个说法——空气中都飘扬中创业的味道，一些早期员工通过上市套现又积累经验成了天使投资，Y Combinator、各种技术Forum、Meetup、创业导师等都很活跃。资本的力量功不可没，早年VC通过投资、收购、上市放大形成一个雪球效应。大家总喜欢问什么是next big thing，哪一个是下一个Facebook，下一个Musk，根据统计10年能成就一个千亿以上的公司，目前这个进程正在缩短。
我就拿Linkedin作为例子，介绍高科技公司（FLG）是什么样子。它是成立于2003年的职业社交网站，在10年的发展中，也不是一下子爆发的，目前有3亿的全球用户，虽然跟Facebook、Google 10亿＋用户没法比，但是它有很好的护城河，用户定位高端精准，单位价值高。这张照片中左边这位是创始人Reid Hoffman，是Paypal黑帮成员，在硅谷也是呼风唤雨的大佬，目前是董事和投资人。中间这位是CEO Jeff，2013年被Glassdoor评为最佳CEO，作为职业经理人，成功帮助linkedin高速成长，他最喜欢提到transformation，希望我们每个员工能挑战自我，在各自岗位上进化。
Linkedin提供了员工很好的福利，有号称湾区最佳的免费食堂，每个月一次的In day，Hack day，帮助员工内部创业的Incumbator计划。它特点是数据驱动的开发产品，比如 People you may know, Job you may be interested。我做过Sponroed Ads 都是需要很强数据背景和Data scientist的支持。它的Biz model也很独特，有3个line，面向公司的招聘服务，面向广告商的市场服务，面向个人的订阅服务，还有最新Sales Solution，因为这么多可能性，成为华尔街的宠儿。
硅谷最新的创业动向
说硅谷，除了那些已经成功的大公司，不得不说一下现在最新的创业动向，这些代表了未来下一个FLG。我总结了一些领域和代表公司：云计算（Box, Dropbox）、大数据（Cloudera）、消费互联网（Pinterest）、健康（Fitbit）、通讯（Snapchat）、支付（Square）、生活（Uber）。
这里是华尔街网站更新的最新融资规模，比如Uber就达到18Billion的估值，我当时拿到Offer没去，还是觉得很疯狂，如果细看这张表，大家可以看到硅谷（蓝色）尤其是旧金山它们的融资规模远远大于其他地区，还是地理决定论。而在国内的两家小米，京东都是在北京，而最近大家看到一些泡沫论，说什么阿里巴巴上市是否美股到顶，经纬VC创始人也提醒我们泡沫的风险，我无法判断。如果能参与到下一波浪潮里面去是很过瘾的。我推荐大家去看看 《浪潮之巅》、《奇点临近》，我还是很期待未来20年的技术革命。
大数据相关技术
我个人热爱大数据，在硅谷这也是大家津津乐道的，有个笑话，big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really knows how to do it. 其实大家还是兴趣驱动就好，不要那么功利，大数据技术涉及太多，平常工作中也是慢慢积累，有无数的坑和技术细节需要克服。并不是说那个技术最热就要用哪个，如果你用不好，你的压力很大的，举个例子，你用某个开源数据库，发现它偶尔有数据丢失怎么办，如果这是线上服务，你不断收到报警，这时候你当时选用它的优点 scalable，容错性都没意义了。
接着说大数据，这里面Hadoop作为行业标准，我面过的除了Google，微软不用，几乎所有的公司都在用，建议大家利用这个机会。这里面有三巨头，Cloudera是老牌Hadoop咨询公司，Hadoop的创始人做CTO，Hortonworks也是很多Hadoop的committee，MapR是提出hdfs的erasure 编码方式高效而著名，它们都是融了巨资，模式也很像，先推出社区免费版，但有个商业版提供更好的管理。 而今年出现一匹黑马Spark，简单说就是内存级别的计算，比Hadoop框架里能节约IO，利用缓存，能适应批处理，迭代，流式计算。
这里看一下它的生态系统，如何学Hadoop是个循序渐进过程，先要理解学习它的Core系统，HDFS, MapReduce, Common，在外围有无数的系统工具方便开发，我个人用过的是Avro作为数据格式，Zookeeper作为选主的高可靠性的组件，Solr作为搜索接口，Pig搭建工作流，Hive 数据仓库查询，Oozie管理工作流，HBase 作为KV分布式存储，Mahout数据挖掘的库，Cassandra nosql 数据库。我建议初学的考虑Chinahadoop的课程。
而Hadoop本身也是个进化过程，几年前0.19版本，到0.20、0.23分流成Yarn架构，最后进化成Hadoop2.0, Hadoop1.0 和 2.0 它们的接口和组件是完全不同的，但总体上Hadoop 2.0 是趋势，因为它有Yarn这样分离的资源管理平台，可以以插件的方式开发上面的Application，解放了生产力，而像Spark，Storm这些新型处理器也是支持Hadoop 2.0的。
这里是Hortonworks它们提出来的社区版本架构，可以说标准的制定者，一流的公司制定标准，其他的公司一般用只能用它们提供的稳定版，没有多少话语权。但从事大数据，并不见得是要去这些制定标准的公司，大量的应用也是非常考验架构的灵活性，并且能看到实际的产品，很有成就感。
说到2014年火的，还是要看Spark。已经开了2届Spark大会，上千人的规模，无数人对比
