aws云服务器搭建云免，运维面试一般问些什么问题？
1. 介绍一下你的项目经验和技术栈？
2. 你对哪些编程语言和框架比较熟悉？
3. 你在软件开发中使用的工具和方法有哪些？
4. 你如何进行代码管理和版本控制？
5. 你了解哪些常用的测试方法，如单元测试、集成测试、性能测试等？
6. 你如何处理并解决程序中的错误或异常情况？
7. 你如何进行代码优化和性能调优？
8. 你如何进行系统设计和架构优化？
9. 你如何与团队成员和其他部门合作，共同完成项目？
10. 你了解哪些常见的数据库和缓存技术，如MySQL、Redis等？
11. 你如何进行监控和告警系统的搭建和维护？
12. 你了解哪些常见的安全漏洞和攻击方式，如SQL注入、XSS等？
13. 你如何进行日志管理和分析？
14. 你了解哪些常见的容器技术和云平台，如Docker、Kubernetes、AWS等？
15. 你如何进行故障排除和问题解决？
亚马逊开店网络怎么解决？
亚马逊开店网络可以通过以下几种方式来解决：1. 使用亚马逊提供的云计算服务，如AWS，以确保网站的稳定性和可靠性。2. 选择合适的亚马逊服务器，以确保网站的速度和响应时间。3. 使用亚马逊提供的内容分发网络（CDN），以确保网站在全球范围内的访问速度和稳定性。4. 优化网站的代码和资源，以减少网站的加载时间和带宽消耗。5. 使用亚马逊提供的安全服务，如AWS WAF，以确保网站的安全性和防御DDoS攻击。6. 定期备份网站数据，以防止数据丢失和恢复网站数据。7. 随时关注亚马逊提供的服务更新和安全漏洞，及时升级网站和服务器。
为什么那么多公司不用？
我自己当初学过.net，java,现在算是略有了解。就我个人理解，许多公司不用.net语言的根本原因，就是.net在最初的时候不开源，教程少，入门较难，而且最后正式发行程序什么，还要交钱，所以在许多公司中首选java这种开放语言，教程多，入门简单，基本不收费（不收费是关键，划重点）。这也算是开源与闭源软件之争吧，最终以java为首的开源软件获胜，得以普及。
后来，开源软件已经是大势所趋，这时候微软.net阵营已经做了许多改变。我最熟悉.net中的c#语言，我就以c#为例说说吧。
微软以前信奉闭环，所有语言都不支持跨平台，也就没有c#；后来java越来越发展壮大，.net感受到了巨大危险，于是就模仿java，.net提出了c#，借以打击java。c#很像java语言，而且和java一样能够跨平台，windows、linx、android、ios都可以编程，这就是微软做的改变。
如果大家用过c#或者vb，c++来编写窗口程序，就会发现，这些语言写出来的windows窗口太棒了，而用java写出来的窗口程序，不敢恭维，太丑了，这也就是我后来学习c#的原因。（这也就是为什么说跨平台只是一个美梦而已）。
跨平台、开源之后的.net，其实跟java的基础结构并不差多少，但不具备数量优势，也就是说：java由于之前用的人太多了，各个方面的创新、发展都比较完善，有着坚实的用户群体、应用基础；而.net，由于是后发，已经失去了太多的应用环境，自然现在许多公司在不考虑是专为windows开发的情况下，是不会太主动使用.net。
finalshell如何搭建云服务器？
FinalShell是一款SSH、SFTP客户端，它并不是用于搭建云服务器的工具。但是，你可以使用FinalShell来连接云服务器进行管理操作。以下是一般的云服务器搭建流程：
1. 选择云服务商，例如阿里云、腾讯云、AWS等等。
2. 注册账号，授权并购买服务器。
3. 下载安装SSH客户端，例如FinalShell。
4. 通过SSH客户端连接服务器并进行操作，例如安装软件、配置环境、上传文件等等。具体操作步骤会因云服务商和操作系统类型而有所不同，请根据官方文档进行操作。
BI工程师数据仓库工程师ETL工程师数据开发工程师大数据开发工程师？
BI工程师、数据仓库工程师、ETL工程师、数据开发（大数据开发）工程师以及数据中台工程师，严格意义上都属于商业智能数据分析领域的专业岗位。各岗位既有明确的任务分工，又相互关联。在大型项目中，各岗位都有具体的负责人和工作内容。中小型项目中，很多角色是混合型的，比如BI工程师，也会负责数仓的设计和ETL的开发。各岗位之间的知识体系具有共通性。
1、BI工程师：
BI工程师，主要是做数据分析，数据仓库，以及相关报表，对一些数据进行处理，对数据库要有比较深入的了解。
BI工程师需要有一定的数据库经验,掌握SQL查询优化方法,精通Oracle、SQL Server、MySQL等主流数据库的应用设计、性能调优及存储过程的开发.掌握BI相关工具,如ETL工具(如SSIS)、OLAP工具(如SSAS)和前端展示工具.熟悉ETL逻辑、OLAP设计和数据挖掘相关算法.
职位信息
1. 统计、数学、信息技术、计算机相关专业，有相关工作经历；2. 熟练运用SQL等工具，有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模的经验，能高效的与数据技术团队进行沟通；3. 良好的数据敏感度能从海量数据，包括外部数据和定性数据中，提炼核心结果，解决实际问题，创造实际价值；4. 有客户数据模型建立和运营经验、数据化运营经验、数据类产品类规划经验者优先；5. 熟悉数据分析工具（SAS、R、Python）、可视化工具（Tableau、Wyn Enterprise）、数据工具（ETL Hive HQL）的优先2、数据仓库工程师
"数据仓库工程师" 的概念比较笼统, 先解释"数据仓库" 吧, 顾名思义是近乎企业所有业务系统数据的集合体, 用于分析与决策支持. 而做与数据仓库的建设/维护项目相关的工作, 均可以称之为"数据仓库工程师"
职位信息
岗位职责：1、负责数据仓库项目数据源分析工作；2、负责模型设计师完成数据仓库项目模型设计工作；3、负责数据仓库项目ETL详细设计、开发、部署工作；4、负责数据仓库项目上线后的ETL维护与支持，数据质量及保障体系建设。任职要求：1、***统招本科，计算机相关专业，4年以上数仓工作经验；2、具有数据仓库、ETL、大数据开发等相关项目经验，对数据仓库、数据平台、数据分析等领域有深刻的理解、有丰富的数据架构经验和大型项目落地经验尤佳；3、优秀的数据分析和解决问题的能力，能够把理论成功应用于实践；4、对spark,presto有了解,熟悉spark的原理,能比较熟练的使用spark dataset进行开发；5、熟悉Hadoop生态，有Hadoop streamng开发经验；6、熟悉azkban或者airflow调度平台其中的一种；7、熟悉Linux，熟练掌握shell、Python等脚本语言；8、具备一定的JAVA、Python语言的开发能力，具备机器学习算法能力尤佳；9、***或***院校计算机相关专业优先，大型互联网企业或大型保险企业数据仓库从业经验者优先；10、有ALI、AWS大数据开发套件的优先；11、工作踏实认真、责任心强，具备良好的学习能力、沟通能力，能够承受一定的工作压力。
3、ETL工程师
职位信息
工作职责: 1、 负责数据仓库中ETL流程的优化以及数据仓库系统实施过程中ETL相关技术问题的解决； 2、 针对数据仓库应用系统的数据处理需求，对保险业务数据进行分析，完成数据仓库的数据抽取、转换和装载过程； 3、 根据用户需求，设计数据模型，及前台展示页面的开发；参与公司数据信息分析设计及商业智能研究, 为公司决策分析提供技术支持；4. 工作中对数据平台基础设施、数据内容建设等工作主动深度思考，提升效能并积极建言、促进组织和系统发展； 5. 其他根据部门需要安排事宜；任职资格: 1、大学本科或以上学历，工作3-5年； 2、较强的数据分析能力，有数据仓库系统ETL工作经验； 3、精通至少一种数据库开发技术：Oracle、Teradata、DB2、Mysql等，精通并灵活运用SQL实现海量数据ETL加工处理 ； 4、熟悉ETL工具Kettle、Informatica等；5、熟悉Linux系统常规shell处理命令，灵活运用shell做的文本处理和系统操作； 6、工作认真、负责，有良好的团队合作精神，良好的分析能力与沟通技巧。
4、数据开发工程师
职位信息
岗位要求 1. 计算机相关专业毕业，大学本科及以上学历，2年以上工作经验(企业级数据仓库项目的实践经验),具备一定数据需求分析经验;2. 熟练使用PL/SQL语言能进行数据开发和优化，熟练掌握Oracle、MySQL等至少一种数据库（RDBMS）的使用;3. 熟悉LINUX操作系统，熟练使用包括但不限于Python、R、SHELL等工具及语言;4. 有数据仓库或管理信息系统ETL开发与实施经验，熟练掌握ETL工具包括但不限于Oracle Ogg、kettle、datax等;5. 工作认真踏实、负责、仔细，有良好的团队合作精神，良好的分析能力、沟通技巧。职位职责描述：1. 负责ETL的设计、开发、调度与监控;2. 通过PL/SQL或脚本(Python, R，SHELL)等方式实现业务需求，完成数据分析、挖掘、加工处理;3. 针对用户需求，提出数据解决方案，并负责完成数据开发工作;4. 参与数据仓库和大数据平台的环境搭建、架构设计和数据开发;5. 能独立与相关业务需求方、技术系统负责人沟通，获得开发所需的各种信息。
