本课程聚焦大数据架构师核心能力培养，覆盖大数据全链路技术体系与主流架构演进，助力学员快速建立全局架构视野、掌握技术选型逻辑、提升企业级平台落地能力。 课程遵循大数据全生命周期脉络，从数据采集、存储、计算、分析、检索调度到数据仓库架构演进，系统讲解数据采集、离线计算、实时计算、数据湖、流存储、批流/湖仓 /湖流一体化等主流技术；通过多组件横向对比、核心原理拆解、实战案例演练，打通从技术理解到架构设计的关键能力。

深入理解核心原理：掌握Java虚拟机、Spring Boot、Dubbo、线程池、连接池及分布式中间件的底层工作机制 提升问题排查能力：学习常见性能问题、故障的诊断方法与系统调优技巧 掌握生产级最佳实践：了解企业级应用中的配置优化、监控和运维规范 构建系统化知识体系：将零散技术点串联成完整的后端技术架构认知框架

学习本课程，学员将会对Spring Boot有一个系统、全面的认识。通过学习，学员将能掌握相关的知识体系，并能够投入到项目实战中去。 本课程采用实战优先的原则，讲解如何从0开始编写基于Spring Boot开发应用系统。 课程使用目前最新的3.1.0讲解，各种新特性一览无余！ 需要安装： 1. JDK17 2. Maven 3. IntelliJ IDEA

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。

Java Tuning and Concurrency programming