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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