首先从大数据生态圈层面对大数据中的核心技术栈和典型架构案例进行分析，帮助学员快速理解并构建大数据生态体系架构。 然后通过大数据中最核心的Hadoop技术组件入手，了解并掌握大数据中的海量数据分布式存储和海量数据分布式计算功能。 接着按照数据的生产流程，引入大数据中的海量数据采集存储、海量数据分析和海量数据计算等模块的内容，帮助我们更好的管理数据和使用数据。 最后将前面涉及到的实时数据计算分析相关的组件打通，融合到一起，帮助企业从0~1快速构建实时数据计算分析平台。

本课程包含了开源大数据常用的技术Hadoop、Hive、Hbase、Flume和Spark等常用的技术。 本课程是目前基于大数据平台数据分析主流课程，涵盖了基于大数据平台数据分析整个流程和技术。

大数据在国内的运用 大数据的整体技术架构 Hadoop平台优化点 Hadoop核心组件的运维和配置 Yarn实战 NoSQL和Hbase使用 Spark Streaming原理和实践 Spark SQL原理和实践 Spark优化 互联网大数案例分享

数据仓库建设原理、架构和实践案例 数据湖架构、案例和常用框架 实时计算框架Flink基本原理和应用案例 Flink CDC介绍 项目实战RDBMS+Kafka+Flink CDC+FlinkSQL+ES+Kibana项目实战

1 数据采集框架分析 2 数据计算框架分析 3 数据存储框架分析 4 数据分析框架分析 5 数据检索矿建分析 6 大数据周边框架