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公益培訓(xùn)
中國商飛大數(shù)據(jù)培訓(xùn)，數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)建模培訓(xùn)
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        1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
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　培訓(xùn)課程大綱

中國商飛大數(shù)據(jù)培訓(xùn)，數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)建模培訓(xùn)大綱

 

大數(shù)據(jù)發(fā)展歷程及主流技術(shù)棧構(gòu)成

1. 為什么會出現(xiàn)大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的演進(jìn)過程是怎么樣的

2. 商業(yè)智能BI、數(shù)據(jù)倉庫DW、數(shù)據(jù)湖DL、數(shù)據(jù)中臺的原理、區(qū)別和核心職能

3. 支撐大數(shù)據(jù)平臺的主流框架技術(shù)介紹：Spark、Flink、HDFS、HBase、Hive、Kylin、Presto、Kafka、ClickHouse 等


整體大數(shù)據(jù)平臺核心板塊構(gòu)成及架構(gòu)設(shè)計

1. 整體大數(shù)據(jù)處理鏈路介紹及每個環(huán)節(jié)的技術(shù)選型方案

2. 五大核心板塊介紹：數(shù)據(jù)接入處理（收集、接收、解析、標(biāo)準(zhǔn)化 等）、數(shù)據(jù)治理與管理（安全脫敏、ID-Mapping血緣圖譜、主體式數(shù)據(jù)倉庫 等）、

數(shù)據(jù)消費(fèi)提取（批量、實時、T+1、API 等）、數(shù)據(jù)鏈路跟蹤（數(shù)據(jù)回溯、中間狀態(tài)追蹤、數(shù)據(jù)服務(wù)保障 等）、數(shù)據(jù)工具支撐（可視化建模、任務(wù)調(diào)度、數(shù)據(jù)搬遷 等）

3. 整體大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計介紹：技術(shù)架構(gòu)、存儲與計算架構(gòu)、部署架構(gòu)、容災(zāi)架構(gòu)，實時流計算，離線存儲的核心本質(zhì)，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(wù)場景（結(jié)合實際工程代碼方式講解）

大型分布式數(shù)據(jù)倉庫建模思路與實踐

1. 軟件系統(tǒng)建模方法：（結(jié)構(gòu)型）類圖、對象圖、構(gòu)件圖、部署圖、包圖；（行為型）動圖、狀態(tài)機(jī)圖、順序圖、通信圖、用例圖、時間圖

2. 常用數(shù)據(jù)建模方法：實體建模法、維度建模法、范式建模法（結(jié)合案例講解
）
3. 基于中臺思想，數(shù)據(jù)分層的主體思路與重要性介紹

4. 基于分布式數(shù)據(jù)倉庫，針對數(shù)據(jù)的采集、處理、建模的佳實踐介紹

5. 數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)方法論，星型模型（非關(guān)系型DB存儲，以空間換時間）和雪花模型（關(guān)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(shù)據(jù)建模與處理行業(yè)案例分析（思路、方法、技術(shù)選型）

1. 基于事件驅(qū)動U-E建模，結(jié)合業(yè)務(wù)分拆數(shù)據(jù)處理粒度、維度、范圍、邊界，如：主題式抽取，數(shù)據(jù)標(biāo)簽化定義 等

2. 結(jié)合業(yè)務(wù)講解E-R模型構(gòu)建，動態(tài)、靜態(tài)屬性識別，數(shù)據(jù)客觀事實關(guān)系識別與定義

3. 基于車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域秒級、毫秒級數(shù)據(jù)上報如何接 收與處理，以及如何將其實時數(shù)據(jù)和離線的歷史數(shù)據(jù) 結(jié)合處理分析

4. 如何解決數(shù)據(jù)擠壓問題，有哪些成熟的方法和技術(shù)手段

5. 數(shù)據(jù)接入云端后，如何防丟失，如何做削峰處理，如何保障后續(xù)服務(wù)健康運(yùn)行

6. 案例分析：數(shù)據(jù)接收、解析、建模、存儲、計算、提取全流程中行業(yè)如何實戰(zhàn)落地
 
上海總部培訓(xùn)基地

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