全栈大数据开发能力构建路径
在数字化转型加速的产业环境下，数据处理能力已成为核心竞争力。本培训课程围绕Hadoop技术栈和Spark计算框架展开，重点培养分布式系统部署、实时数据处理、可视化呈现三大核心技能。
核心技术模块解析
- ▶ 分布式存储体系：HDFS架构设计与调优策略
- ▶ 计算引擎实践：MapReduce与Spark运行机制对比
- ▶ 实时处理框架：Flink在风控场景中的应用实践
企业级项目实训体系
电商用户行为分析系统
基于Flume+Kafka的日志采集架构，使用Spark Streaming处理千万级实时点击流数据，最终通过ECharts实现用户路径可视化。
金融风控模型开发
运用Hive构建客户画像数据仓库，结合Spark MLlib实现反欺诈算法模型，完成从特征工程到模型部署的全流程开发。
教学实施保障机制
开发环境配置
集群环境：CDH 6.3.2版本
开发工具：IntelliJ大数据开发套件
质量监控体系
每日代码审查
周度项目进度答辩
月度技术方案评审
技术能力成长路线
- 阶段一：Hadoop生态部署与调优（120课时）
- 阶段二：Spark核心开发与性能优化（90课时）
- 阶段三：Flink实时计算项目实战（60课时）
- 阶段四：数据可视化综合项目（80课时）
