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數(shù)據(jù)開發(fā)全棧技術(shù)：從數(shù)據(jù)集成到應(yīng)用培訓(xùn)課程

培訓(xùn)對(duì)象： 數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、后端開發(fā)工程師（數(shù)據(jù)方向）、數(shù)據(jù)平臺(tái)工程師。
培訓(xùn)目標(biāo)：
- 構(gòu)建全棧視角： 全面了解數(shù)據(jù)從產(chǎn)生、集成、處理、存儲(chǔ)到服務(wù)和應(yīng)用的全鏈路技術(shù)棧。
- 掌握數(shù)據(jù)集成技術(shù)： 學(xué)習(xí)使用DataX、Flume、Canal等工具進(jìn)行離線與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步。
- 精通數(shù)據(jù)處理框架： 熟練使用Spark或Flink進(jìn)行離線批處理和實(shí)時(shí)流處理開發(fā)。
- 構(gòu)建數(shù)據(jù)服務(wù)接口： 學(xué)習(xí)如何將數(shù)據(jù)封裝成API，高效地支撐業(yè)務(wù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)產(chǎn)品的開發(fā)。
培訓(xùn)內(nèi)容介紹：
- 一、數(shù)據(jù)開發(fā)生態(tài)全景圖： 介紹現(xiàn)代數(shù)據(jù)技術(shù)棧的各個(gè)層次（數(shù)據(jù)集成、存儲(chǔ)、計(jì)算、調(diào)度、服務(wù)、可視化）。
- 二、離線數(shù)據(jù)集成實(shí)戰(zhàn)： 使用DataX/Sqoop實(shí)現(xiàn)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與Hive/HDFS之間的高效數(shù)據(jù)同步。
- 三、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集實(shí)戰(zhàn)： 搭建Canal監(jiān)聽MySQL binlog，使用Flume/Kafka進(jìn)行日志采集，構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)通道。
- 四、消息隊(duì)列Kafka深度實(shí)踐： Kafka核心概念、生產(chǎn)者和消費(fèi)者API、主題分區(qū)、消息可靠性與 Exactly-Once 語義。
- 五、大數(shù)據(jù)計(jì)算框架（一）- Spark基礎(chǔ)： Spark Core、Spark SQL架構(gòu)與編程模型，RDD/DataFrame/Dataset API使用。
- 六、大數(shù)據(jù)計(jì)算框架（二）- Spark實(shí)戰(zhàn)： 開發(fā)Spark離線ETL任務(wù)，處理復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯，進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)。
- 七、實(shí)時(shí)流處理（一）- Flink基礎(chǔ)： Flink架構(gòu)、事件時(shí)間處理、狀態(tài)管理與容錯(cuò)機(jī)制。
- 八、實(shí)時(shí)流處理（二）- Flink實(shí)戰(zhàn)： 開發(fā)Flink實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)應(yīng)用（如PV/UV、訂單統(tǒng)計(jì)），實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)大屏。
- 九、任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)： 使用Azkaban/Airflow/DolphinScheduler編排和管理復(fù)雜的數(shù)據(jù)任務(wù)工作流。
- 十、數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)建設(shè)： 學(xué)習(xí)如何將計(jì)算好的數(shù)據(jù)結(jié)果集存儲(chǔ)到高性能數(shù)據(jù)庫(kù)（如ClickHouse、Doris），并對(duì)外提供API服務(wù)。
- 十一、數(shù)據(jù)服務(wù)API開發(fā)實(shí)戰(zhàn)： 使用Java/Go語言開發(fā)RESTful API，封裝數(shù)據(jù)查詢邏輯，供前端或業(yè)務(wù)系統(tǒng)調(diào)用。
- 十二、數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)實(shí)戰(zhàn)： 整合數(shù)據(jù)平臺(tái)能力，開發(fā)一個(gè)端到端的數(shù)據(jù)應(yīng)用，如“用戶行為分析平臺(tái)”或“實(shí)時(shí)風(fēng)控儀表盤”。

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