转型大数据常见的几个问题

没有大数据的开发经验，怎么去面试大数据的职位呢？

我认为越是好的公司，越是优秀的面试官，越是不在意你的经验，他们会更看重你的基础能力和解决问题的思路。所以你如果对自己的基础和素质有信心，你就多去面试，多接触机会，不要在经验上遮遮掩掩，不要怕面试失败，被那些不好的公司、差劲的面试官拒绝也许是一件好事。当然，你也应该只是缺乏经验，而不是对大数据一无所知，所以面试大数据之前尽量对大数据技术原理和知识体系有完整的掌握，这也是我的专栏想达到的目的。

分布式系统相关的理论是每个互联网后端开发必备的吗？

是的，互联网技术架构就是分布式技术架构，互联网应用的主要技术挑战：大并发、大流量、高可用、高性能、可伸缩、可扩展，几乎都是用各种分布式技术解决的，如果不懂各种分布式技术及其理论，几乎不可能成为一名优秀的后端工程师。大数据技术实际上也是一种分布式技术，是分布式存储和分布式计算的一种。

如何快速查看源码学习呢？

看论文和文档，了解主要架构原理和设计思路，想象如果是自己开发这个系统，该如何编程开发，设计模式和编程技巧其实就那些，学得多了、看得多了，有些代码不用看，猜也能猜得到会怎么写。

IDE环境debug源代码，跟踪代码执行，从调用主入口一路跟踪过去，核心代码也就差不多看好了。有些系统会有各种超时，比如debug会超时，就在关键代码输出日志，看关键输入输出是什么，进一步看代码如何实现。

网上也有各种主要开源产品的源码分析，看看这些文章，有时候也能事半功倍。

这些前提都需要自己的编程基础扎实，各种设计模式编程技巧掌握得好，不然一堆接口、各种多态，看不了几行就晕头转向了。当然看优秀开源产品的源码本身也是非常好的学习过程，一边看一边学。