大數(shù)據(jù)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)（Hadoop+Spark+Flink，數(shù)據(jù)處理）培訓(xùn)
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培訓(xùn)對(duì)象：適合具備Java/Scala/Python基礎(chǔ)，希望系統(tǒng)掌握大數(shù)據(jù)處理核心技術(shù)、進(jìn)入大數(shù)據(jù)開發(fā)領(lǐng)域的軟件開發(fā)人員及數(shù)據(jù)工程師。
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培訓(xùn)目標(biāo)：完成本課程后，學(xué)員將能夠深入理解Hadoop生態(tài)體系的核心組件與架構(gòu)設(shè)計(jì)。熟練掌握HDFS分布式文件系統(tǒng)、MapReduce計(jì)算框架、Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、Spark/Flink實(shí)時(shí)計(jì)算框架的應(yīng)用。具備獨(dú)立搭建大數(shù)據(jù)集群、編寫數(shù)據(jù)處理任務(wù)、實(shí)現(xiàn)離線與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的能力。
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培訓(xùn)內(nèi)容：
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（1）大數(shù)據(jù)技術(shù)概述：了解大數(shù)據(jù)的概念、特征（4V）與核心價(jià)值。掌握Hadoop生態(tài)體系的演進(jìn)歷程與核心組件（HDFS、MapReduce、YARN、Hive、HBase）。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)處理的兩種模式：離線批處理與實(shí)時(shí)流處理。
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（2）Hadoop集群搭建：掌握Hadoop完全分布式集群的安裝與配置。學(xué)習(xí)HDFS（NameNode/DataNode）與YARN（ResourceManager/NodeManager）的配置。實(shí)踐完成Hadoop集群的啟動(dòng)與測(cè)試。
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（3）HDFS原理與操作：深入理解HDFS的架構(gòu)設(shè)計(jì)（NameNode元數(shù)據(jù)管理、DataNode數(shù)據(jù)存儲(chǔ)）。掌握HDFS Shell命令行操作與Java API訪問。學(xué)習(xí)HDFS的數(shù)據(jù)讀寫流程與副本機(jī)制。
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（4）MapReduce編程：理解MapReduce的設(shè)計(jì)思想（分而治之、計(jì)算向數(shù)據(jù)移動(dòng)）。掌握MapReduce編程模型（Mapper、Reducer、Driver）。實(shí)踐完成詞頻統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)去重等經(jīng)典案例。
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（5）Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：掌握Hive的安裝與配置，理解Hive與MySQL的元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)關(guān)系。學(xué)習(xí)HiveQL數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言（DDL）與數(shù)據(jù)操作語(yǔ)言（DML）。掌握分區(qū)表、分桶表的創(chuàng)建與使用。
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（6）Hive高級(jí)特性：學(xué)習(xí)Hive的自定義函數(shù)（UDF）開發(fā)。掌握Hive的查詢優(yōu)化策略（索引、謂詞下推、MapJoin）。了解Hive on Spark的配置與性能對(duì)比。
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（7）Spark基礎(chǔ)：了解Spark與MapReduce的對(duì)比優(yōu)勢(shì)（內(nèi)存計(jì)算、DAG執(zhí)行引擎）。掌握Spark的架構(gòu)組件（Driver、Executor）與運(yùn)行模式（Local、Standalone、YARN）。
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（8）Spark Core編程：掌握RDD（彈性分布式數(shù)據(jù)集）的創(chuàng)建、轉(zhuǎn)換操作（Transformation）與行動(dòng)操作（Action）。理解RDD的寬窄依賴與Stage劃分。實(shí)踐實(shí)現(xiàn)基于Spark的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。
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（9）Spark SQL：掌握DataFrame與Dataset API的使用。學(xué)習(xí)Spark SQL操作Hive數(shù)據(jù)的方法。實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的查詢與聚合分析。
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（10）Spark Streaming理解微批處理流計(jì)算的概念，掌握DStream（離散流）的編程模型。學(xué)習(xí)使用Kafka與Spark Streaming集成，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。了解Structured Streaming的改進(jìn)。
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（11）Flink基礎(chǔ)：了解Flink作為新一代流處理框架的核心優(yōu)勢(shì)（低延遲、Exactly-Once語(yǔ)義）。掌握Flink的架構(gòu)與基本編程模型（DataStream API）。實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的實(shí)時(shí)流計(jì)算任務(wù)。
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（12）綜合項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：完成一個(gè)完整的大數(shù)據(jù)處理項(xiàng)目（如電商用戶行為日志分析）。涵蓋數(shù)據(jù)采集（Flume/Kafka）、離線批處理（Spark/Hive）、實(shí)時(shí)計(jì)算（Spark Streaming/Flink）、結(jié)果存儲(chǔ)（MySQL/Redis）的全流程。
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