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高薪大數(shù)據(jù)工程師必備——實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

Linux愛(ài)好者 ? 來(lái)源:Linux愛(ài)好者 ? 2020-06-18 17:16 ? 次閱讀
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如果你是剛轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)不久的Java、PHP等程序員或入行新人,這套學(xué)習(xí)寶典能幫你迅速擺脫工作困擾,鞏固掌握優(yōu)秀工程師的必會(huì)技能:

缺乏工作經(jīng)驗(yàn),想短時(shí)期內(nèi)獲得一份大數(shù)據(jù)開發(fā)相關(guān)工作;

接觸不到核心技術(shù),不懂底層源碼,不會(huì)搭建系統(tǒng)架構(gòu),提升太難;

業(yè)務(wù)邏輯欠缺,想豐富實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),進(jìn)大廠沖擊高薪。

一、高薪大數(shù)據(jù)工程師必備——實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

本部分選取當(dāng)下應(yīng)用最廣的企業(yè)項(xiàng)目,基于大廠脫敏數(shù)據(jù),以 Spark 為主要核心框架,覆蓋 Kafka、Hbase 及 Hadoop等大數(shù)據(jù)生態(tài)技術(shù),幫你360 度探索大數(shù)據(jù)在出行領(lǐng)域的技術(shù)落地,了解大數(shù)據(jù)架構(gòu)的設(shè)計(jì)奧秘,增加簡(jiǎn)歷含金量。

01

大數(shù)據(jù)背景下的智慧出行

通過(guò)學(xué)習(xí),可幫你了解大數(shù)據(jù)背景下的出行業(yè)務(wù),熟知大數(shù)據(jù)技術(shù)點(diǎn)的使用以及出行方面的業(yè)務(wù)邏輯。

(項(xiàng)目可視化展示)

1、智慧出行項(xiàng)目概況及車輛軌跡數(shù)據(jù)處理

技術(shù)關(guān)鍵詞:

Flume、Kafka、SparkStreaming、Hbase、Redis、SpringBoot 等

主要內(nèi)容:

智慧出行大數(shù)據(jù)項(xiàng)目概述;

項(xiàng)目需求及架構(gòu)選型;

開發(fā)項(xiàng)目模塊構(gòu)建;

數(shù)據(jù)回放功能的實(shí)現(xiàn);

軌跡監(jiān)控模塊的開發(fā)。

斬獲技能:

掌握 SparkStreaming 消費(fèi) Kafka 自主維護(hù) Offset 的方式。

2、看大數(shù)據(jù)如何幫你抉擇最合適的上車地點(diǎn)

技術(shù)關(guān)鍵詞:

SparkCore 、SparkSQL、Hbase 、Phoenix 、SpringBoot

主要內(nèi)容:

虛擬車站的概念詳情;

虛擬車站的計(jì)算方式;

使用代碼實(shí)現(xiàn)虛擬車站的計(jì)算統(tǒng)計(jì)。

斬獲技能:

熟知常見(jiàn)的地圖屬性;

掌握虛擬車站的計(jì)算方式;

掌握API的使用等。

3、智慧出行項(xiàng)目展示及應(yīng)用 + 大數(shù)據(jù)技術(shù)答疑

技術(shù)關(guān)鍵詞:

Maxwell、Mysql、SparkStreaming、 Kafka、SparkSQL等

主要內(nèi)容:

智慧出行的其他功能模塊開發(fā);

Spark任務(wù)的監(jiān)控以及任務(wù)的調(diào)優(yōu);

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)同步功能實(shí)現(xiàn)。

斬獲技能:

有一定的架構(gòu)認(rèn)知能力;

掌握常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu);

能熟練駕馭使用其他大數(shù)據(jù)框架等。

01

二、優(yōu)秀大數(shù)據(jù)工程師必會(huì)——扎實(shí)技能儲(chǔ)備

本部分對(duì) Spark、Hadoop 等主流框架做了專項(xiàng)講解,可幫大家查漏補(bǔ)缺,鞏固各技術(shù)點(diǎn),這些都是高薪工程師必知必會(huì)技能,對(duì)你日后進(jìn)階提升或是進(jìn)大廠都會(huì)有不少幫助。

02

1、基于 Spark 源碼自定義數(shù)據(jù)源開發(fā)

如何解決 HBase 熱點(diǎn)問(wèn)題

如何基于源碼自定義開發(fā) HBase 的數(shù)據(jù)源

如何在數(shù)據(jù)源處進(jìn)行列剪枝和謂詞下推

2、Hadoop 分布式文件系統(tǒng)之 HDFS 架構(gòu)

HDFS 是如何實(shí)現(xiàn)有狀態(tài)的高可用架構(gòu)

HDFS 是如何從架構(gòu)上解決內(nèi)存受限問(wèn)題

深入理解 HDFS 的架構(gòu)演變

揭秘 HDFS 如何能支撐億級(jí)流量

3、實(shí)時(shí)計(jì)算技術(shù)之 SparkStreaming

Spark Streaming 應(yīng)用場(chǎng)景、原理分析

Spark Streaming 集成 Kafka 講解

Spark Streaming 如何實(shí)現(xiàn) Exactly-Once 語(yǔ)義

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原文標(biāo)題:無(wú)情面試官:說(shuō)說(shuō)過(guò)往項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

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