大数据平台建设培训与咨询
培训大纲：
大数据发展历程及主流技术栈构成
1.为什么会出现大数据，大数据的演进过程是怎么样的
2.商业智能BI、数据仓库DW、数据湖DL、数据中台的原理、区别和核心职能
3.支撑大数据平台的主流框架技术介绍：Spark、Flink、HDFS、HBase、Hive、Kylin、Presto、Kafka、ClickHouse等
整体大数据平台核心板块构成及架构设计
1.整体大数据处理链路介绍及每个环节的技术选型方案
2.五大核心板块介绍：数据接入处理（收集、接收、解析、标准化等）、数据治理与管理（安全脱敏、ID-Mapping血缘图谱、主体式数据仓库 等）、数据消费提取（批量、实时、T+1、API等）、数据链路跟踪（数据回溯、中间状态追踪、数据服务保障等）、数据工具支撑（可视化建模、任务调度、数据搬迁等）
3.整体大数据架构设计介绍：技术架构、存储与计算架构、部署架构、容灾架构，实时流计算，离线存储的核心本质，如何监测实时流处理过程中的问题回溯
4.HDFS、HBase、Hive、Kylin、Spark Streaming/SQL、Flink的底层核心原理及适用业务场景（结合实际工程代码方式讲解）
大型分布式数据仓库建模思路与实践
1.软件系统建模方法：（结构型）类图、对象图、构件图、部署图、包图；（行为型）动图、状态机图、顺序图、通信图、用例图、时间图
2.常用数据建模方法：实体建模法、维度建模法、范式建模法（结合案例讲解）
3.基于中台思想，数据分层的主体思路与重要性介绍
4.基于分布式数据仓库，针对数据的采集、处理、建模的实践介绍
5.数据仓库建设方法论，星型模型（非关系型DB存储，以空间换时间）和雪花模型（关系型DB存储，以时间还空间）两种建模思想的核心差异和适用场景
数据建模与处理行业案例分析（思路、方法、技术选型）
1.基于事件驱动U-E建模，结合业务分拆数据处理粒度
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