背景

最近非常多的师弟师妹加了老刘的微信，询问如何准备大数据开发项目的问题，如下图所示。

有的师弟师妹想准备一个项目去实习，有的师弟师妹想准备一个项目去秋招，大家都在为自己的未来好好准备。

咱大多数人都因为各种原因没有企业实习经历，没有企业实习经历更加不可能有项目经历了。

为了帮助大家解决项目问题，老刘结合自身特点（没钱），搜寻了一些免费学习资源，直接跳过了一些收费项目，总结了四个免费的大数据项目资源，希望能够对你们有帮助，找到心仪的工作！

需要说明的是，有几个项目是老刘去年在b站上接触的项目，大家今年可能存在搜不到的情况。

离线数仓之在线教育项目

项目介绍

这个项目是网络上能够搜寻到的一个免费的数据仓库项目，它主要讲述了有一个在线教育网站，每天都有很多人进来学习相关视频。

我们通过收集这些用户的数据信息，统计通过各地址跳转注册的用户人数、统计各平台的用户人数、统计花钱买课最多的TopN等。

项目技术选型

1. 数据存储：Hdfs
2. 数据处理：Hive、Spark
3. 任务调度：Azkaban

项目流程

看到这张图，大家就明白老刘为什么说这个项目简单了，只需要按照流程将项目搭建起来即可。

用户注册模块需求分析

首先需要说明的是，用户埋点数据已经通过txt文件的格式给出，我们需要搞清楚原始数据的格式以及字段含义。

然后数据分层，一般数据仓库可以分为4层：ODS层用来存放原始数据、DWD层用来对ods层数据进行清洗、DWS层用来对DWD层的数据进行轻度汇总、ADS层用来做数据报表展示。

最后按照这4层，对数据进行清洗，聚合汇总形成宽表或拉链表，还有将数据导入到MySQL等进行数据展示。

除了这个模块，还有用户做题模块需求分析、用户买课模块分析等，这里就不一一展示了。

项目总结

这个项目比较简单，花两天就能看完相关视频，特别适合大家入门数据仓库等问题，同时也能学习一些组件的知识，例如Hive、HDFS、Spark等。

虽然项目简单，但大家需要掌握每个步骤，相关代码怎么写，相关表怎么设计，相关调优方案等。

老刘当时没有多少时间准备项目，就在这个项目的基础上进行了部分添加和修改，最后拿着这个项目参加了秋招。

项目相关面试问题（重点）

1. 为什么分层？怎么分层？
2. 表的分类，有哪些表，每个表的相关含义
3. 数据同步策略
4. 什么是范式理论
5. 函数依赖？三范式？
6. 关系建模和维度建模
7. 星型模型、雪花模型、星座模型
8. 什么是拉链表？为什么做拉链表？
9. 数据仓库如何划分主题
10. 剩下的就是代码、表设计、调优等问题

这些问题属于数据仓库最基本的面试问题了，大家需要牢牢掌握！

实时数仓之在线教育项目

这个项目和上一个项目类似，实时数仓多了几个大数据组件，用到了spark中的sparkstreaming模块，会比离线数仓稍微复杂点！

项目技术选型

1. 数据存储：Kafka、MySql
2. 数据处理：Spark
3. 其他组件：Zookeeper

项目流程

相关需求分析

1. 实时统计注册人数
2. 实时统计用户播放视频各时长

项目总结

这个项目就是在上一个项目的基础上进行了一个扩展，利用到了Spark中的SparkStreaming实时计算模块，相关问题可以直接参加上一个项目。

电信客服项目

项目介绍

电信运营商每时每刻会产生大量的通信数据，例如通话记录，短信记录等。我们除了要满足用户的实时查询和展示之外，还需要定时定期的对已有数据进行离线的分析处理。例如当日话单，月度话单，季度话单，年度话单等。

于是我们以此为背景，学习其中的一些方法，掌握大数据相关组件。

项目架构及流程

1. 我们首先制定好数据结构，然后通过Java代码自定义随机生成手机号、随机生成电话通话时间、生成日志写入文件等
2. 利用Flume采集数据，Source选择exec，Channel选择Memory Channel，Sink选择Kafka
3. 在Kafka直接打印数据
4. 在HBASE中建表预分区、设置保存数据规则等
5. 在MapReduce中读取HBASE的数据，进行相关需求分析
6. 利用前端框架从MySQL中读取数据进行展示

项目需求分析

1. 统计每天每个人的通话次数及时长
2. 统计每月每个人的通话次数及时长
3. 统计每年每个人的通话次数及时长

项目总结

对于数据生产模块，数据生产这个过程一般不会让我们进行操作，它是一套完整且严密的体系，这样可以保证数据的鲁棒性。但是如果涉及到项目的一体化方案的设计（数据的产生、存储、分析、展示），则必须清楚每一个环节是如何处理的，包括其中每个环境可能隐藏的问题；数据结构，数据内容可能出现的问题。

对于数据采集模块，我们首先清楚流式数据采集框架flume和kafka的定位是什么？

flume：

1. 适合下游数据消费者不多的情况
2. 适合数据安全性要求不高的操作
3. 适合与Hadoop生态圈对接的操作

kafka：

1. 适合数据下游消费众多的情况
2. 适合数据安全性要求较高的操作（支持replication）；

因此我们常用的一种模型是：

线上数据 --> flume --> kafka --> flume(根据情景增删该流程) --> HDFS

对于数据分析模块，首先根据具体的业务分析出对应的解决方案，然后利用MapReduce模块进行数据的各种操作。

对于数据展示模块，这个就是我们需要将某人按照不同维度查询出来的结果，展示到web页面上。

这个项目难度也不大，b站上有完整的资源，包括视频文档代码等，大家如果感兴趣可以去学习。

电商数仓

电商数仓是b站目前最火的大数据开发项目，它有着完整的视频笔记代码等，技术栈比较新比较全面。

如果大家觉得前3个项目比较简单或者技术栈有点老，现在大家完完全全可以花一个星期吃透这个项目，接着把这个项目写在自己的简历里。

由于这个项目实在是太火了，很多加我的师弟师妹已经学习了这个项目，老刘就不对这个项目进行具体介绍了。

总结

老刘一共给大家分享了4个项目，这4个项目虽然看起来比较简单，但是它们都是免费的白嫖的，还有完整的讲解视频，总的来说还是非常不错的，适合我们学习。

学完这些项目后，大家有了一定的基础并且还有多余的时间，可以搜索一些开源的成熟的项目进行学习，用来提高自己。

这次的分享有点仓促，只是给大家介绍了4个免费的项目，并没有教大家如何给面试官描述项目。

让老刘休息几天，下次给大家更新如何进行自我介绍以及如何详细描述自己的项目！