一、课程背景与定位

本系列课程依托**WOT2016全球大数据技术峰会**，聚焦"系统架构"这一核心议题，面向希望深入理解大数据平台设计与落地的工程师、架构师及技术管理者。课程以"平台构建、架构选型、实战案例"为主线，帮助学习者建立从底层原理到生产实践的系统性认知框架。

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二、核心内容概览

模块一：可视化大数据查询平台的构建主讲人：向磊

如何打造一款功能完备的大数据查询工具？这是本课程首先提出的关键问题。讲师将从平台整体设计出发，围绕**查询引擎选型、SQL解析、执行计划优化、结果渲染**等关键环节，拆解一个可视化大数据查询平台的技术栈与实现路径。你将了解到，一个优秀的查询平台不仅要解决"能查"的问题，更要解决"查得快、看得清、用得顺"的工程挑战。

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模块二：Lambda架构在生产环境中的实践主讲人：刘喆

Lambda架构作为批流一体的经典范式，早已成为众多互联网公司的首选方案。但"知道"和"用好"之间，隔着无数工程细节。本讲座聚焦**AdMaster**的实际落地经验，探讨Lambda架构在真实业务场景中的取舍与优化——从数据分层、服务治理、监控告警到故障恢复，逐一呈现架构设计背后的决策逻辑与踩坑教训。

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模块三：Apache Kylin的商业化应用之道主讲人：路加

Apache Kylin作为开源的OLAP引擎，近年来在电商平台中得到了广泛应用。本讲座以**国美在线**为案例，深入解析Kylin在复杂业务场景下的部署策略、Cube建模方法、性能调优技巧以及运维保障体系。你将了解，一个成熟的OLAP平台不仅需要技术选型的眼光，更需要对业务需求的深刻理解和长期投入的耐心。

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模块四：腾讯数据架构的核心解密主讲人：周东祥

作为国内互联网巨头的数据团队，腾讯积累了海量且复杂的数据处理经验。本讲座将**首次揭秘**腾讯数据架构的全貌——从数据采集、存储计算到服务网关，从技术选型到团队协作，全面展示一套大型数据平台的顶层设计与工程实践。无论你是数据工程师还是架构师，都能从中获得启发。

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三、学习路径建议

1. **入门路径**：建议先完成模块一（平台建设），建立对大数据查询系统的整体认知；
2. **进阶路径**：接着学习模块二（Lambda架构），理解批流一体的核心思想；
3. **深化路径**：随后研究模块三（Kylin应用），掌握OLAP引擎的实际落地经验；
4. **拓展路径**：最后浏览模块四（腾讯架构），开阔视野，了解行业头部实践。

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