大數據分析挖掘已成為驅動現代商業決策與科學發現的核心引擎，而數據處理技術則是其堅實的地基。本課程旨在系統性地傳授大數據處理的關鍵技術與實戰方法，為學員構建從數據采集到價值提取的完整能力鏈條。
一、 課程核心要點
- 核心理念建立：深刻理解大數據4V特性（Volume, Velocity, Variety, Veracity）對數據處理提出的挑戰與要求，樹立“數據質量是分析生命線”的工程化思維。
- 技術棧全景掌握：系統學習批處理與流處理兩大范式，掌握以Hadoop、Spark、Flink為代表的核心開源生態工具。
- 全流程技能覆蓋：從數據采集與集成、存儲與管理、清洗與轉換，到最終的聚合與準備，掌握每個環節的主流技術與最佳實踐。
- 性能與優化意識：理解分布式計算原理，學習數據傾斜處理、存儲格式優化、計算資源調優等關鍵性能提升技術。
- 實戰能力培養：通過基于真實場景或高仿真數據集的項目練習，強化學員解決復雜數據問題的綜合能力。
二、 詳細課程大綱
模塊一：大數據處理基礎與生態概述
- 大數據概念、挑戰與典型應用場景
- 分布式系統基礎概念（CAP定理、容錯、伸縮性）
- Hadoop生態系統簡介（HDFS, YARN）
- 數據處理范式：批處理 vs. 流處理 vs. 交互式查詢
模塊二：大數據采集與集成
- 數據來源：日志文件、數據庫、傳感器、第三方API等
- 批量采集工具：Sqoop, DataX
- 實時采集工具：Flume, Kafka（作為消息隊列與數據管道）
- 數據集成策略與數據湖/倉庫入口建設
模塊三：分布式存儲與數據管理
- HDFS原理、架構與操作
- 列式存儲：HBase原理與基本使用
- 數據倉庫概念：Hive表設計、分區與分桶
- 云原生存儲簡介（如AWS S3, Azure Blob Storage）
模塊四：批處理核心技術 - Apache Spark
- Spark核心概念：RDD、DataFrame/Dataset
- Spark SQL：結構化數據查詢與處理
- Spark Core：Transformation與Action操作，寬窄依賴與執行計劃
- 性能調優：內存管理、分區策略、廣播變量與累加器
模塊五：流處理核心技術
- 流處理概念與架構（Lambda/Kappa架構）
- Apache Spark Streaming：微批處理模型
- Apache Flink：真正的流處理引擎，時間語義與窗口操作
- Kafka Streams：輕量級流處理庫應用
模塊六：數據清洗、轉換與質量保障
- 數據清洗：處理缺失值、異常值、重復值
- 數據轉換：規范化、標準化、編碼、特征工程基礎
- 使用Spark、Pandas等工具進行數據清洗與轉換實戰
- 數據質量維度與監控：準確性、完整性、一致性、時效性
模塊七：數據處理工作流與調度
- 工作流編排工具：Apache Airflow, Oozie
- 任務依賴管理、定時調度與監控告警
- 構建端到端、可維護的數據處理流水線
模塊八：云平臺數據處理實戰與趨勢
- 主流云平臺（AWS EMR, Azure HDInsight, Google Dataproc）上的數據處理服務
- 無服務器數據處理（如AWS Glue, Azure Data Factory）
- 當前趨勢探討：湖倉一體（Lakehouse）、實時數倉、數據處理自動化
三、 教學方法與預期成果
課程將采用“理論講解-演示-實驗-項目”四步法。學員在完成課程后，將能夠：
- 獨立設計并實施針對特定業務需求的大數據處理方案；
- 熟練運用Spark、Flink等核心框架進行批量和實時數據處理開發；
- 構建健壯、高效、可維護的數據管道，為上層分析與挖掘提供高質量數據底座；
- 具備解決實際生產中常見數據問題（如性能瓶頸、數據傾斜）的能力。
數據處理技術是大數據價值煉金術的第一步。本課程大綱旨在構建一個既全面又深入的技能體系，幫助學員筑牢根基，從容應對海量數據的挑戰，并為其在大數據分析與數據科學領域的深入發展鋪平道路。
