06-开发技术
开发技术是各类开发岗位的专业技能要求，涵盖前端开发、后端开发、大数据开发等不同技术栈的核心知识。
📚 内容导航
🌐 前端开发
现代前端开发技术栈和最佳实践
📊 大数据
大数据技术栈和分布式计算框架
🎯 不同开发岗位技术要求
🌐 前端开发工程师
核心技能
- HTML/CSS：语义化HTML、CSS3动画、响应式设计
- JavaScript：ES6+、异步编程、模块化开发
- 框架应用：React/Vue/Angular的深度使用
- 工程化：Webpack、Vite等构建工具
进阶技能
- TypeScript：类型系统、接口设计
- 状态管理：Redux、Vuex、Pinia等
- 测试：单元测试、集成测试、E2E测试
- 性能优化：首屏优化、懒加载、缓存策略
面试重点
- JavaScript基础和高级特性
- 浏览器工作原理
- 前端性能优化
- 工程化和模块化
💻 后端开发工程师
核心技能
- 编程语言：Java、Go、Python、Node.js等
- 框架应用：Spring、Django、Express等
- 数据库：MySQL、PostgreSQL、Redis等
- API设计：RESTful、GraphQL设计原则
进阶技能
- 微服务：服务拆分、服务治理、API网关
- 消息队列：Kafka、RabbitMQ等中间件
- 缓存：Redis、Memcached的使用和优化
- 监控：日志、监控、链路追踪
面试重点
- 编程语言深度理解
- 数据库设计和优化
- 系统架构设计
- 并发和性能优化
📊 大数据开发工程师
核心技能
- 大数据框架：Hadoop、Spark、Flink等
- 数据存储：HDFS、HBase、Hive等
- 流处理：Kafka、Storm、Flink等
- 编程语言：Java、Scala、Python等
进阶技能
- 数据仓库：维度建模、ETL流程设计
- 实时计算：流式处理、实时数据分析
- 机器学习：MLlib、TensorFlow等
- 云平台：AWS、阿里云等大数据服务
面试重点
- 大数据技术栈理解
- 数据处理和分析能力
- 分布式系统原理
- 性能调优经验
💡 技术发展趋势
前端技术趋势
- 框架演进：React 18、Vue 3、Svelte等新特性
- 构建工具：Vite、esbuild等新一代构建工具
- 跨端开发：React Native、Flutter、小程序等
- Web3.0：WebAssembly、PWA、边缘计算
后端技术趋势
- 云原生：Kubernetes、Docker、Serverless
- 微服务：Service Mesh、API Gateway
- 数据库：NewSQL、图数据库、时序数据库
- 编程语言：Rust、Go的快速发展
大数据技术趋势
- 实时化：流批一体、实时数据湖
- 云化：云原生大数据、Serverless计算
- AI融合：MLOps、AutoML、特征工程
- 数据治理：数据血缘、数据质量、隐私保护
🔍 面试准备策略
技术深度
- 核心技术：深入理解主要技术的原理和实现
- 最佳实践：了解行业最佳实践和设计模式
- 性能优化：具备性能分析和优化能力
- 故障排查：有实际的问题诊断和解决经验
项目经验
- 完整项目：有端到端的项目开发经验
- 技术难点：能够深入讲解技术难点和解决方案
- 团队协作：有良好的团队协作和沟通能力
- 持续学习：保持对新技术的学习和实践
面试技巧
- 项目介绍：准备2-3个深度参与的项目
- 技术选型：能够解释技术选择的原因
- 架构设计：具备系统设计和架构思维
- 代码实现：能够现场编写高质量代码
📖 学习资源推荐
前端学习资源
- MDN Web Docs：权威的Web技术文档
- React官方文档：React生态学习
- Vue官方文档：Vue生态学习
- 前端工程化实践：构建工具和工程化
后端学习资源
- Spring官方文档：Java后端开发
- Go官方文档：Go语言学习
- 微服务实战：微服务架构设计
- 高性能网站建设：性能优化实践
大数据学习资源
- Apache官方文档：Hadoop、Spark等
- 大数据技术原理与应用：理论基础
- 实时计算系统设计：流处理技术
- 数据仓库工具箱：数据仓库设计
💡 提示：开发技术更新迅速，要保持持续学习的心态，关注技术发展趋势，结合实际项目进行深度实践。