系统化构建大数据技术能力图谱
课程采用三阶段能力进阶模式，从基础开发到架构设计层层深入。阶段重点夯实Java核心编程与SpringBoot微服务开发能力，第二阶段深入Hadoop生态与实时计算框架，第三阶段聚焦企业级数据中台建设与性能优化。
核心技术模块解析
| 技术领域 | 核心要点 | 实战项目 |
|---|---|---|
| 分布式计算 | Spark任务调度优化、Flink状态管理 | 实时风控系统开发 |
| 数据可视化 | Echarts动态数据绑定、三维可视化 | 电商大屏实时监控 |
企业级开发实战重点
实时计算体系构建
深入讲解Kafka消息队列的ISR机制，结合Druid实现多维数据分析。通过实际案例演示如何配置Presto连接器，完成跨数据源联合查询，并实现查询队列的动态优先级配置。
机器学习工程化
基于Spark MLlib构建特征工程流水线，重点解析Word2Vec词向量生成与GBDT模型融合技术。通过用户画像项目实战，掌握MinMaxScaler归一化处理与OneHotEncoder特征编码的实践。
架构设计能力培养
- NewSQL数据库选型策略与性能对比
- 数据血缘追踪系统的实现原理
- 混合云环境下的元数据管理方案
通过金融行业监管报送系统案例，学习如何设计可扩展的数据质量监控体系，构建支持动态规则引擎的数据校验平台。
