全栈数据工程师培养体系
数据资产转化是大数据技术的核心价值所在，云和数据的课程架构围绕数据生命周期展开。从基础设施搭建到商业智能应用，课程设计紧密对接企业用人标准，培养具备多维技能的数据处理专家。
| 技术领域 | 核心组件 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 数据采集 | Flume/Sqoop/爬虫 | 日志收集/数据库迁移 |
| 存储管理 | HDFS/HBase/Hive | 海量数据存储 |
| 计算分析 | Spark/Flink/MapReduce | 实时流处理 |
技术体系深度解析
在技术架构层面，课程着重构建Hadoop生态技术栈的应用能力。学员将系统掌握分布式文件系统HDFS的部署运维，通过Yarn实现集群资源动态调度，利用Zookeeper保障分布式系统协调性。
数据处理双引擎架构
离线计算场景采用MapReduce批处理模式，实时计算需求则依托Spark Streaming和Flink实现。这种混合架构可满足电商订单分析、物流轨迹追踪等不同时效性要求。
教学实施特色
- ◆ 项目驱动教学：每个技术模块配套真实商业案例，如金融风控模型构建
- ◆ 双环境实训：本地虚拟机集群+云端部署，熟悉企业级运维流程
- ◆ 代码审查机制：定期进行GitLab代码走查，培养工程规范
实战项目矩阵
电商大数据分析系统
构建维度建模的数仓体系，实现用户行为分析漏斗
应用Kylin进行OLAP多维分析，Superset可视化呈现
智慧交通平台
基于Flink的实时车流监控，GPS数据流处理
结合机器学习预测拥堵指数，优化信号灯控制策略
