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光环大数据开发课程
光环大数据开发课程涵盖Hadoop/Spark/Flink等核心技术，含数据仓库与实战项目，系统提升
大数据开发与就业
核心模块与内容
| 模块名称 | 内容概要 | 核心技术栈 | 实战项目案例 |
|---|---|---|---|
| 大数据基础 | 大数据概念与生态体系 Linux基础与环境搭建 Java编程与数据结构 |
Java、Shell、Linux | 搭建伪分布式Hadoop集群 |
| 分布式计算框架 | Hadoop原理与HDFS架构 MapReduce编程模型 YARN资源调度机制 |
Hadoop 3.x、HDFS、MapReduce | 电商用户行为日志分析系统 |
| 离线数据处理 | Spark核心原理（RDD、DataFrame） Spark SQL优化 任务调度与调优 |
Spark 3.x、Scala | 订单数据ETL处理与数据仓库构建 |
| 数据仓库工具 | Hive原理与SQL优化 Sqoop数据传输 HBase读写操作 |
Hive、Sqoop、HBase | 用户画像标签系统开发 |
| 实时计算引擎 | Flink流处理框架 事件时间与窗口机制 状态管理与容错机制 |
Flink 1.15+、Kafka | 实时流量监控与告警系统 |
| 数据可视化与ML | Tableau/PowerBI可视化 Spark MLlib基础算法 推荐系统实战 |
Python、Tableau、MLlib | 用户购买行为预测模型开发 |
| 项目实战与面试 | 企业级项目全流程（需求分析→部署→调优） 简历指导与模拟面试 |
综合技术栈 | 仿真实战：金融风控数据平台搭建 |
学习收获
- 技术能力：掌握Hadoop、Spark、Flink等主流框架，熟悉数据清洗、ETL、实时计算等核心场景。
- 项目经验：通过3-5个企业级项目实战，积累从需求分析到上线运维的完整开发流程经验。
- 行业视野：理解大数据在金融、电商、物联网等领域的应用场景与技术选型逻辑。
- 认证加持：通过课程考核可获光环大数据认证证书，部分合作企业认可该证书。
适合人群
- 转行者：非计算机背景，希望进入大数据开发领域。
- 开发者：有编程基础（Java/Python），需补充大数据技术栈。
- 应届生：缺乏项目经验，需通过实战提升竞争力。
- 在职者：从事传统IT工作，计划转型大数据工程方向。
课程特色
- 理论+实践：每学完一个技术点，立即通过代码实验或小项目巩固。
- 企业级案例：复刻阿里、腾讯等真实业务场景（如双11日志分析、实时风控）。
- 分层教学：零基础班从Linux/Java教起，进阶班直击高并发调优与算法。
- 就业闭环：内推合作企业，提供简历优化、面试题库等求职服务。
学习路径建议
| 阶段 | 时间 | 内容重点 |
|---|---|---|
| 基础入门 | 2-3周 | Linux命令、Java基础、Hadoop单机版实操 |
| 核心框架 | 4-5周 | Spark离线分析、Hive数据仓库开发 |
| 进阶提升 | 3-4周 | Flink实时处理、Sqoop/HBase数据集成 |
| 项目冲刺 | 2-3周 | 独立完成1个完整项目（从需求到部署） |
问题与解答
Q1：学习大数据开发是否需要很强的编程基础？
A：需具备基础编程能力（如Java或Python语法），但无需深入算法，课程会从Linux命令、Java SE开始教学，逐步过渡到大数据框架应用。
Q2：学完课程后能胜任哪些岗位？
A：可投递大数据开发工程师、ETL工程师、实时计算工程师等岗位，也可转向数据分析师或AI工程方向（需补充统计学/机器学习知识）。
