大数据架构师实战训练营|实时数仓/数据中台/机器学习【大讲台】

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精英架构师

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老师介绍

  • 大讲台-Felix老师

    大讲台-Felix老师

    年薪200W+的大数据高级架构师,拒绝过蚂蚁金服、美团等公司offer。从普本毕业到年薪200W+,逆袭的人生充满传奇,授课时技术与行业经验齐飞,好评颇多!

下载课程资料,进课程群,请添加客服老师微信:dd-jj-tt(贝贝老师@大讲台) 

                                                                               

课程内容:
1.大数据架构师之技术栈及职业修养

2.流计算难点之Flink 状态与容错
1)状态4种典型应用场景
2)状态管理需满足3点需求
3)Flink 状态分类与使用案例实现
4)Flink 状态保存与恢复案例实现
5)生产环境下如何选择状态的类型和存储方式

3.Flink实现维表关联的三种解决方案
1)实时lookup数据库关联实现
2)预加载维表关联实现
3)维表变更日志关联实现
4)三种实现方式的性能对比与应用场景

4.离线数仓与实时数仓架构
1)数仓分层
2)离线数仓架构
3)实时数仓架构
4)Lambda与Kappa架构
5)小米、爱奇艺等数仓架构案例分享

5.开源数据中台架构
1)从中台到数据中台
2)无数据中台的苦恼
3)建设数据中台
4)开源数据中台架构
5)中台战略思考


↓↓↓↓    后期内容   ↓↓↓↓

• DBus大数据采集及汇聚专题:一个更能满足企业需求的大数据采集平台,功能远超Sqoop、DataX、Flume、Logatash、Filebeat等采集工具

• Atlas元数据管理专题:从Atlas扫盲到和Hive、HBase、Kafka、Flink等集成开发

• Ranger大数据安全专题:对比Kerberos、Sentry,玩转大厂常用的大数据安全方案Ranger

• DolphinScheduler工作流调度引擎专题:致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,相比Azkaban、Oozie、Airflow更强大、更好用

• OLAP大数据分析引擎专题:Kylin和Druid哪个更好用?Kylin ON Druid如何集成开发才能更好满足企业业务需求?

• 推荐系统
1.推荐系统的架构与核心技术
1)推荐为何成为APP的标配
2)推荐系统的技术架构
3)推荐系统的算法发展
4)如何快速构建基于互联网业务应用的推荐系统
 
2.浅析主流的推荐系统
1)谷歌经典的深度与宽度推荐模型
2)YouTube推荐系统算法
3)基于知识图谱的美团大脑


• Kylin性能调优
1.性能调优思路
2.数据源端优化
3.Cube剪枝优化
4.Rowkey优化
5.Cube存储及IO优化
6.数据精确去重优化
7.其他重要优化


 

* 课程提供者:大讲台