大數據平臺建設培訓與咨詢

培訓大綱：

大數據發(fā)展歷程及主流技術棧構成

1.為什么會出現大數據，大數據的演進過程是怎么樣的

2.商業(yè)智能BI、數據倉庫DW、數據湖DL、數據中臺的原理、區(qū)別和核心職能

3.支撐大數據平臺的主流框架技術介紹：Spark、Flink、HDFS、HBase、Hive、Kylin、Presto、Kafka、ClickHouse等

整體大數據平臺核心板塊構成及架構設計

1.整體大數據處理鏈路介紹及每個環(huán)節(jié)的技術選型方案

2.五大核心板塊介紹：數據接入處理（收集、接收、解析、標準化等）、數據治理與管理（、ID-Mapping血緣圖譜、主體式數據倉庫 等）、數據消費提取（批量、實時、T+1、API等）、數據鏈路跟蹤（數據回溯、中間狀態(tài)追蹤、數據服務保障等）、數據工具支撐（可視化建模、任務調度、數據搬遷等）

3.整體大數據架構設計介紹：技術架構、存儲與計算架構、部署架構、容災架構，實時流計算，離線存儲的核心本質，如何監(jiān)測實時流處理過程中的問題回溯

4.HDFS、HBase、Hive、Kylin、Spark Streaming/SQL、Flink的底層核心原理及適用業(yè)務場景（結合實際工程代碼方式講解）

大型分布式數據倉庫建模思路與實踐

1.軟件系統建模方法：（結構型）類圖、對象圖、構件圖、部署圖、包圖；（行為型）動圖、狀態(tài)機圖、順序圖、通信圖、用例圖、時間圖

2.常用數據建模方法：實體建模法、維度建模法、范式建模法（結合案例講解）

3.基于中臺思想，數據分層的主體思路與重要性介紹

4.基于分布式數據倉庫，針對數據的采集、處理、建模的實踐介紹

5.數據倉庫建設方法論，星型模型（非關系型DB存儲，以空間換時間）和雪花模型（關系型DB存儲，以時間還空間）兩種建模思想的核心差異和適用場景

數據建模與處理行業(yè)案例分析（思路、方法、技術選型）

1.基于事件驅動U-E建模，結合業(yè)務分拆數據處理粒度

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