全方位大数据工程师培养计划
课程体系设计理念
采用阶梯式培养体系，分为基础夯实、生态圈扩展、实时处理深化三大模块。每个技术节点均配备对应实战场景，例如电商用户行为分析、物联网设备监控等真实业务案例。
| 培养阶段 | 技术要点 | 实战项目 |
|---|---|---|
| 基础建设期 | JavaSE核心/MySQL调优 | 电商订单系统开发 |
| 生态扩展期 | Hadoop集群/CDH部署 | 日志分析平台搭建 |
| 实时处理期 | Flink CDC/Kafka原理 | 实时风控系统开发 |
核心技术模块解析
分布式计算生态
- Hadoop集群资源调度策略优化
- YARN容量调度器参数调优实战
- MapReduce执行引擎源码级剖析
实时流处理框架
- Flink状态后端存储机制对比
- Kafka生产者事务实现原理
- Exactly-Once语义实现路径
教学服务特色
采用三位一体培养模式：
- 每日代码审查：针对HiveQL优化、Spark作业配置等关键操作进行逐行批注
- 双周项目答辩：模拟企业技术方案评审流程，培养技术方案陈述能力
- 季度技术攻关：组织Hadoop集群性能调优等主题实战演练
职业发展支持
建立学员能力雷达图，从四个维度进行能力评估：
- 分布式系统设计能力
- 海量数据处理效率
- 实时计算架构设计
- 生产问题排查能力
