掌握企业级大数据开发的核心竞争力
技术体系解析
当前企业级大数据平台建设需要开发者具备完整的分布式系统开发能力。本课程重点培养Spark核心编程、HBase数据存储优化、Redis缓存应用三大技术模块，结合SpringCloud微服务架构，构建完整的大数据开发生态体系。
| 技术模块 | 核心内容 | 实战项目 |
|---|---|---|
| Spark开发 | RDD编程模型、SparkSQL优化 | 电商用户行为分析 |
| HBase实战 | RowKey设计、协处理器开发 | 物流轨迹存储系统 |
| Redis应用 | 集群搭建、缓存穿透解决方案 | 秒杀系统架构设计 |
教学特色解析
教学团队由具备10年以上大数据平台建设经验的架构师组成，采用真实金融风控系统和电商推荐系统作为实训项目。每个技术模块配备完整的实验手册，包含常见报错解决方案和性能调优技巧。
阶段性能力培养
- ► 基础阶段：Linux环境搭建与Shell脚本编写
- ► 核心阶段：Spark Streaming实时数据处理
- ► 高阶阶段：基于Flink的实时风控系统开发
质量控制体系
实行五维考核机制：
- 每日代码提交量监测
- 每周技术方案评审会
- 每月项目进度答辩
- 阶段项目验收评估
- 最终项目路演展示
技术生态全景
数据采集层：Flume/Kafka数据处理层：Spark/Flink数据存储层：HBase/Redis数据可视化：ECharts/Superset微服务架构：SpringCloud/Dubbo
