渴望技術轉(zhuǎn)型
轉(zhuǎn)換行業(yè)的IT小白
有一定技術基礎
希望增長經(jīng)驗
接觸更廣技術面
從事一定年限技術開發(fā)
目標突破自我
學習大數(shù)據(jù)技術
突破職業(yè)瓶頸
從事大數(shù)據(jù)開發(fā)工作
深耕離線計算
期待轉(zhuǎn)型實時開發(fā)崗位
Linux、Flink
Java、ClickHouse
Redis、Kafka
等基礎框架
深入了解實時計算在大數(shù)據(jù)開發(fā)中的重要地位深入了解實時數(shù)據(jù)倉庫的建模理論
靈活應用Flink的的流式計算技術，靈活掌握自定義函數(shù)、狀態(tài)編程、CDC、CEP、Flink SQL等技術
多種技術框架協(xié)調(diào)配合、靈活應用，徹底了解HBase、Redis、ClickHouse等在實時計算中的應用
將實時數(shù)據(jù)倉庫與離線數(shù)據(jù)倉庫真正融為一體，融會貫通整個大數(shù)據(jù)開發(fā)的關鍵技術
數(shù)倉建模Flink計算Flink CEP可視化展示項目上線部署性能優(yōu)化安全監(jiān)控
使用HBase+Phoenix的組合存儲DIM層維度數(shù)據(jù)，大大提高響應速度；
項目涵蓋5大類用戶行為日志數(shù)據(jù)、34張真實開發(fā)場景下的業(yè)務數(shù)據(jù)表、幾十個Flink實時計算任務、上百個實時計算指標、上萬行實時開發(fā)代碼；
參照大廠實際數(shù)倉建模理論，分層構建實時數(shù)據(jù)倉庫，ODS層、DIM層、DWD層、DWS層、ADS層，分層計算，數(shù)據(jù)分流，提高效率，降低耦合度；
使用Flink CDC結合MySQL動態(tài)配置表，動態(tài)獲取維度表配置，實現(xiàn)數(shù)據(jù)動態(tài)自動分流；
使用FlinkCEP技術實現(xiàn)不同用戶行為模式的識別；
結合鍵控狀態(tài)KeyedState的狀態(tài)編程實現(xiàn)數(shù)據(jù)去重，計算去重類指標；
提供針對多種場景的雙流Join解決方案，深入分析各種解決方案的優(yōu)劣，培養(yǎng)問題解決能力；
對各種指標計算需求提供Flink的Table API和Flink SQL兩種解決方案，滿足不同企業(yè)開發(fā)需求，培養(yǎng)多角度開發(fā)能力；
采用Redis進行旁路緩存，提高響應速度，并使用Flink提供的異步IO進行優(yōu)化；
采用ClickHouse實現(xiàn)最終寬表數(shù)據(jù)的存儲，大大提高數(shù)據(jù)查詢效率，并為用戶提供即席查詢、可視化報表展示的多樣可能性；
采用SpringBoot編寫數(shù)據(jù)展示接口對接Sugar實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化大屏展示，熟練掌握數(shù)據(jù)展示接口的編寫流程；
基于企業(yè)級的海量數(shù)據(jù)分析任務，對CPU配置、內(nèi)存分配、并行度配置、CheckPoint等方面進行廣泛的性能調(diào)優(yōu)；
詳細講解生產(chǎn)環(huán)境中會產(chǎn)生的反壓問題，對反壓原因、反壓定位、反壓處理進行詳細分解；
多角度分析大數(shù)據(jù)分析中常見的數(shù)據(jù)傾斜問題，提供詳盡的問題定位策略和多種解決方案；
詳細講解生產(chǎn)環(huán)境中常見的故障：非法配置異常、Java 堆空間異常、直接緩沖存儲器異常、元空間異常、網(wǎng)絡緩沖區(qū)數(shù)量不足、超出容器內(nèi)存異常、Checkpoint 失敗、Checkpoint 慢、Kafka動態(tài)發(fā)現(xiàn)分區(qū)、Watermark不更新、依賴沖突、超出文件描述符限制、臟數(shù)據(jù)導致數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)失敗等，令學員在短時間內(nèi)掌握生產(chǎn)環(huán)境中常見到、難解決的開發(fā)難題，迅速增長經(jīng)驗，提升能力。
