夯实大数据技术根基

本实战课程以Java语言为技术底座，系统构建大数据知识体系。从分布式文件系统HDFS到实时计算框架Spark，全面覆盖企业级应用场景。课程采用「理论精讲+项目实战」双轮驱动模式，重点解析20+核心组件的工作原理与实践。

教学特色与优势

采用三阶段渐进式教学法：基础强化（3天）→ 项目实战（6天）→ 调优拓展（2天）。每个技术节点均配备企业真实案例，如基于Yarn的资源调度优化、HBase二级索引设计等典型场景。

学员技术储备要求

• 具备Java SE编程基础
• 熟悉SQL基本操作
• 了解Linux常用命令

课程体系全景解析

核心技术模块

Hadoop生态体系：深入讲解HDFS副本机制与数据可靠性设计，通过集群性能调优实验掌握参数配置技巧。重点解析NameNode高可用方案与ZooKeeper的协同工作机制。

实时计算专题

Spark核心原理：从RDD编程模型到DAG执行引擎，结合电商实时推荐案例，详解Spark SQL优化策略与Shuffle过程调优方法。

进阶应用模块

Flink流批一体架构：通过Kafka+Flink构建实时风控系统，重点讲解Watermark机制与Exactly-Once语义实现，对比Storm等传统框架的优劣。

典型项目实战

• 电信基站日志分析系统
• 智慧交通实时流量监控
• 金融反欺诈规则引擎

教学成果保障

课程结束后学员将具备：Hadoop集群部署能力、MapReduce复杂算法开发经验、Spark Streaming实时处理项目经验、Flink状态管理实战技巧。提供集群环境部署手册、性能调优指南等12套技术文档。