解决什么工作场景
大数据开发岗位的职场进阶，核心痛点往往不在于工具链的匮乏，而在于对底层原理理解的肤浅。许多工程师能熟练搭建集群、编写ETL脚本，但面对数据倾斜、内存溢出或执行计划异常时，只能依赖搜索引擎寻找碎片化的解决方案，缺乏系统性的排查思路。这套课程的设计初衷，正是为了填补这一实战与理论之间的鸿沟。它不满足于让学员成为“API调用者”，而是致力于培养能够深入源码层面的高级工程师。课程涵盖了从基础语法到分布式系统核心原理的完整链路，重点训练学员将每一行代码的执行逻辑、框架背后的选型权衡以及源码级的运行机制解释清楚的能力。这种训练直接对应高级开发岗位所需的架构设计、性能调优以及复杂故障定位等高阶工作场景，帮助从业者摆脱“只会用、不懂为何”的职业瓶颈。
门槛与学习顺序
课程体量庞大，体系分为十四个阶段，内容密度极高。零基础入门者若试图通吃全部内容，极易因信息过载而产生挫败感，因此建议具备Java语言基础及Linux常用操作能力后再介入，将其作为系统性构建知识图谱的核心教材。在资料的使用上，切忌贪多嚼不烂。建议首先攻克Hadoop生态的底层存储与计算模型，这是理解后续所有分布式框架的基石；随后深入Spark内存管理与 Shuffle 机制，掌握批处理的核心逻辑；最后再涉猎实时计算与数据治理模块。对于配套的资料文档，不应仅作为查阅字典使用，而应配合实验环境进行复现验证。通过亲手还原关键流程，才能将资料中的静态知识转化为动态的工程直觉，确保在遇到实际生产问题时能够迅速定位根因。
学完能独立做什么
完成核心阶段的学习并配合充分练习后，学员应当建立起完整的大数据技术视野，具备独立承担企业级数据平台核心模块开发的能力。具体而言，能够根据业务场景独立设计高吞吐、低延迟的数据采集与数仓分层方案，并对离线批处理与实时流计算的架构选型做出有理有据的技术判断。在生产环境中，不再依赖外部求助，而是能够通过分析源码和执行计划，自主诊断并解决数据倾斜、资源争抢等疑难杂症。更重要的是，能够将复杂的技术决策清晰地阐述给团队，展现出符合P6职级要求的工程素养与系统性思维，从而在职业晋升的道路上获得实质性的突破。
课程目录
大数据.png (1 76 KB, ) 2022-10-24 20: 56 上传 课程介绍： 本套课程大数据开发训练营：大数据开发P6班，课程2022最新版，官方售价8800元，本课程高效系统的大数据学习路径，课程共分为14个阶段，包含视频以及相关资料，文件大小共计216.63G。内容设计由浅入深、环环相扣，知识框架的搭建可以让学员从0-1一步一步地窥探到这个庞大的体系，而且非常难得让自己做到可以清楚地（说出声来地）解释每一句代码、每一个选择背后对应的源码、原理、框架 课程目录： LG-大数据开发高薪训练营/2022 ├──01阶段：JavaSE | ├──模块二 Java面向对象编程 | | ├──00.任务一：类和对象 | | ├──01.任务二：方法和封装 | | ├──02.任务三：static关键字和继承 | | ├──03.任务四：多态和特殊类 | | ├──04.任务五：特殊类 | | ├──05.任务六：模块作业 | | └──06.模块直播 | ├──模块三 Java核心类库（上） | | ├──1 01 任务六：模块作业 | | ├──1 03 模块直播 | | ├──2 任务一：常用类的概述和使用 | | ├──3 任务二：String类的概述和使用 | | ├──4 任务三：可变字符串类和日期相关类 | | ├──5 任务四：集合类库（上） | | └──6 任务五：集合类库（下） | ├──模块四 Java核心类库（下） | | ├──00.任务一： 异常机制和File类 | | ├──01.任务二：IO流 | | ├──02.任务三：多线程 | | ├──03.任务四：网络编程 | | ├──04.任务五：反射机制 | | ├──05.模块作业 | | └──06.模块直播 | └──模块一 Java语言基础 | | ├──1 开营直播 | | ├──2 任务一： 初识计算机和Java语言 | | ├──3 任务二： 变量和数据类型 | | ├──4 任务三： 运算符 | | ├──5 任务四：流程控制语句 | | ├──6 任务五：数组以及应用 | | ├──7 任务六：模块作业 | | └──8 模块直播 ├──02阶段：Java Web数据可视化 | ├── 01 模块一 MySQL数据库 | | ├── 01 任务一：MySql基础、SQL入门 | | ├── 02 任务二：MySql单表、约束和事务 | | ├── 03 任务三：Mysql多表、外键和数据库设计 | | ├── 04 任务四：Mysql索引、存储过程和触发器 | | ├── 05 任务五：JDBC | | ├── 06 任务六：数据库连接池和DBUtils | | ├── 07 任务七：XML | | ├── 08 任务八：MySql高级 | | └── 09 直播 | ├── 02 模块二 前端可视化技术 | | ├── 01 任务一：HTML | | ├── 02 任务二：CSS | | ├── 03 任务三：JavaScript | | ├──04 任务四：任务四：前端进阶之jQuery+Ajax+Vue | | └──05 任务五：Highcharts+ECharts数据可视化 | ├── 03 模块三 Java Web 后端技术（上） | | ├── 01 任务一：Tomcat服务器软件 | | ├── 02 任务二：HTTP协议解析 | | ├── 03 任务三： Servlet | | ├── 04 任务四：Cookie及Session | | ├──05 任务五：Filter过滤器及Listener监听器 | | ├── 06 任务六：MVC模式及三层架构 | | ├── 07 作业 | | └── 08 直播 | ├──04.模块四 Java Web 后端技术（下） | | ├──00.任务一：maven | | ├──01.任务二：MyBati之MyBati基本应用 | | ├──02.任务三：MyBati之复杂映射&配置深入 | | ├──03.任务四：MyBati之缓存&延迟加载&注解应用 | | ├──04.任务五：Spring之Spring IOC | | ├──05.任务六：Spring之Spring AOP | | ├──06.任务七：Spring之JdbcTemplate&事务&Web集成 | | ├──07.任务八：SpringMVC之SpringMVC入门 | | ├──08.任务九：SpringMVC之SpringMVC进阶 | | ├──09.任务十：SpringMVC之SSM框架整合 | | ├──10.任务十一：项目管理工具Maven高级 | | ├──11.课程资料 | | ├──12.任务十二：Spring Boot | | └──13.直播 | ├──05.模块五 拉勾网招聘行业报表数据可视化项目 | | ├──01.任务一：可视化项目案例 | | ├──02.模块作业 | | ├──03.直播 | | └──Linux和可视化项目讲义.zip 10.79M | └──06.模块六 Linux服务器 | | └──00.任务一：Linux及Shell编程 ├──03阶段：Hadoop核心及生态圈技术栈 | ├──模块二 Hadoop生态圈技术栈（上） | | ├──00.课程资料 | | ├──2 任务一：数据仓库工具Hive及交互工具Hue | | ├──3 任务二：数据采集工具Flume | | └──4 任务三：ETL工具Sqoop及CDC | ├──模块三 Hadoop生态圈技术栈（中） | | ├──00.课程资料 | | ├──2 任务一： 即席查询Impala介绍及入门使用 | | ├──3 任务二：Impala交互式查询 | | └──4 任务三：Impala集群负载均衡及优化 | ├──模块四 Hadoop生态圈技术栈（下） | | ├──00.课程资料 | | ├──2 任务一：分布式协调组件ZooKeeper | | ├──3 任务二：海量列式非关系型数据库HBase | | └──4 任务三：任务调度系统 | └──模块一 Hadoop框架核心（HDFS、MapReduce、YARN） | | ├──00.课程资料 | | ├──2 任务一：Hadoop简介及Apache Hadoop完全分布式集群搭建 | | ├──3 任务二：HDFS分布式文件系统 | | ├──4 任务三：MapReduce分布式计算框架 | | ├──5 任务四：YARN资源调度、HDFS核心源码及Hadoop3.X 新特性概述 | | └──6 任务五：调优及二次开发示例 ├──04阶段：分布式缓存Redis及Kafka消息中间件 | ├──模块二 高吞吐消息中间件Kafka | | ├──2 任务一：Kafka架构与实战 | | ├──3 任务二：Kafka高级特性解析 | | ├──4 任务三：Kafka集群与运维 | | └──5 任务四：Kafka源码剖析 | └──模块一 高性能分布式缓存Redis | | ├──00.课程资料 | | ├──2 任务一：缓存原理及设计 | | ├──3 任务二：Redis数据结构及过期机制 | | ├──4 任务三：Redis持久化机制 | | ├──5 任务四：Redis扩展特性 | | ├──6 任务五：Redis高可用方案 | | └──7 任务六：Redis经典问题解析 ├──05阶段：PB级企业电商离线数仓项目实战 | ├── 01 PB级企业电商离线数仓项目实战（上） | | ├── 01 课程资料 | | ├── 02 任务一：数仓理论 | | ├── 03 任务二：数据采集 | | ├── 04 任务三：会员活跃度分析 | | ├── 05 任务四：广告分析 | | ├── 06 作业 | | └── 07 直播 | ├── 02 PB级企业电商离线数仓项目实战（下） | | ├── 01 课程资料 | | ├── 02 任务一：核心交易分析 | | ├── 03 任务二：调度系统Airflow | | ├── 04 任务三：元数据管理Atlas | | ├── 05 任务四：数据质量管理Griffin | | ├── 06 随堂测试及作业 | | └── 07 直播 | └── 03 大厂面试题 | | ├── 01 任务一：难度系数—简单 | | ├── 02 任务二：难度系数—中等 | | └── 03 任务三：难度系数—困难 ├──06阶段：内存级快速计算引擎Spark | ├── 01 Scala编程 | | ├── 01 课程资料 | | ├── 02 任务一：Scala基础 | | ├── 03 任务二：控制结构和函数 | | ├── 04 任务三：数组和元组 | | ├── 05 任务四：类与对象 | | ├── 06 任务五：继承与特质 | | ├── 07 任务六：模式匹配和样例类 | | ├── 08 任务七：函数及抽象化 | | ├── 09 任务八： 集合 | | ├── 10 任务九：隐式机制及Akka扩展 | | ├── 11 作业 | | └── 12 直播 | ├── 02 Spark实战应用（上） | | ├── 01 课程资料 | | ├── 02 任务一：Spark安装与配置 | | ├── 03 任务二：RDD编程基础 | | ├── 04 任务三：RDD编程高阶 | | ├── 05 任务四：SparkSQL编程 | | ├── 06 作业 | | └── 07 直播 | ├── 03 Spark实战应用（下） | | ├── 01 课程资料 | | ├── 02 任务一：实时流式计算框架Spark Streaming | | ├── 03 任务二：Spark Streaming与Kafka整合 | | ├── 04 任务三：Spark GraphX图计算 | | ├── 05 作业 | | └── 06 直播 | └── 04 Spark原理及源码剖析 | | ├── 01 课程资料 | | ├──02 任务一：重要组件(Master、Worker、Driver) | | ├── 03 任务二：重要原理(作业调度及Shuffle原理) | | ├── 04 任务三：内存管理、数据倾斜及优化 | | ├── 05 直播 | | └── 06 作业 ├──07阶段：智慧物流大数据分析调度平台项目 | └── 01 智慧物流大数据分析调度平台项目 | | ├── 01 课程资料 | | ├── 02 任务一：项目介绍及CDH搭建 | | ├── 03 任务二：平台数据准备 | | ├── 04 任务三：仓储预测及车货匹配 | | ├── 05 任务四：实时处理及可视化 | | ├── 06 直播 | | └── 07 作业 ├──08阶段：新一代计算利器Flink | └── 01 计算领域锋利的武器Flink | | ├── 01 课程资料 | | ├── 02 任务一：Flink概述及入门案例 | | ├── 03 任务二：Flink体系结构及安装部署 | | ├──04 任务三：Flink常用API及Window窗口机制 | | ├── 05 任务四：Flink watermark及state机制 | | ├── 06 任务五：Flink 并行度、KafkaConnector源码及CEP | | ├── 07 任务六：Flink Table及作业提交 | | ├── 08 直播 | | └── 09 作业 ├──09阶段：大数据新技术实践 | ├── 01 ClickHouse&Kudu | | ├── 01 课程资料 | | ├── 02 任务一：ClickHouse概述及安装 | | ├── 03 任务二：ClickHouse数据类型及表引擎 | | ├──04 任务三：ClickHouse连接Kafka、MySQL及ClickHouse副本分片机制 | | ├── 05 任务四：大数据存储引擎Kudu | | ├── 06 直播 | | └── 07 作业 | └── 02 Kylin&Druid | | ├── 01 课程资料 | | ├── 02 任务一：分析型数据仓库 Kylin | | ├── 03 任务二：实时分析数据库 Apache Druid | | ├── 04 作业 | | └── 05 直播 ├──10阶段：Elastic Stack 日志搜索、挖掘及可视化解决方案 | └──01 Elasticsearch全文搜索引擎、Logstash采集、Kibana展示方案 | | ├── 01 课程资料 | | ├── 02 任务一：Elasticsearch & Kibana | | ├── 03 任务二：LogStash日志采集 | | ├── 04 任务三：日志分析平台实战 | | ├── 05 直播 | | └── 06 作业 ├──11阶段：电商行业实时数仓项目 | └── 01 电商行业实时数仓项目 | | ├── 01 任务一：实时数仓项目基础 | | ├── 02 任务二：需求实现 | | ├── 03 任务三：监控及可视化 | | ├── 04 任务四：数据质量及双流join | | ├── 05 直播 | | └── 06 作业 ├──12阶段：大数据处理算法及案例 | ├── 01 Python 编程 | | ├── 01 任务一：Python基础 | | ├── 02 任务二 ：Numpy科学计算库 | | ├── 03 任务三：Pandas数据分析库 | | └── 04 任务四：Matplotlib数据绘图 | ├── 02 统计学基础 | | ├── 01 统计学基本原理_任务一： 描述统计 | | ├── 02 统计学基本原理_任务二： 总体推断 | | ├── 03 统计学基本原理_任务三： 抽样方法 | | ├── 04 统计学基本原理_任务四： 卡方检验 | | ├── 05 统计学基本原理_任务五： T检验、方差检验 | | ├── 06 统计学分析方法_任务一： 多变量分析方法选择 | | ├── 07 统计学分析方法_任务二： 相关分析 | | ├── 08 统计学分析方法_任务三： 回归分析 | | ├── 09 统计学分析方法_任务四： 因子分析 | | ├── 10 统计学分析方法_任务五： logistic回归 | | ├── 11 统计学分析方法_任务六： 时间序列分析 | | ├── 12 项目实战_任务一： 案例背景介绍 | | ├── 13 项目实战_任务二： 案例分析过程 | | └── 14 项目实战_任务三： 建模软件操作 | └── 03 数据挖掘算法与实战 | | ├── 01 任务一 有监督学习算法 | | ├── 02 任务二 无监督学习算法 | | └── 03 任务三 数据挖掘项目综合实战 ├──13阶段：机器学习 | └── 01 TensorFlow机器学习框架 | | ├── 01 任务一 ：TensorFlow实现KNN | | ├── 02 任务二：TensorFlow实现线性回归 | | └──03 任务三：TensorFLow实现机器学习_逻辑回归 ├──14阶段：人才职位画像匹配推荐系统 | └── 01 人才职位画像匹配推荐系统 | | ├── 01 任务一：项目整体介绍 | | ├── 02 任务二：OLAP指标分析 | | ├── 03 任务三：SuperSet可视化 | | ├── 04 任务四：Spark MLlib机器学习 | | ├── 05 任务五：职位画像及用户画像 | | ├── 06 任务六：职位召回&排序&推荐 | | ├── 07 直播 | | └── 08 作业 └──资料 | ├──01阶段：JavaSE | | ├── 02 Java面向对象编程 | | ├──模块三 Java核心类库（上） | | └──模块一 Java语言基础 | ├──02阶段：Java Web数据可视化 | | ├── 01 模块一 ：MySQL数据库 | | ├── 02 模块二 ： 前端可视化技术 | | └── 05 拉勾网招聘行业报表数据可视化项目 | ├──11.第十一阶段 电商行业实时数仓项目等多个文件 | | ├──11.第十一阶段 电商行业实时数仓项目 | | ├──12.第十二阶段 大数据处理算法及案例 | | ├──13.第十三阶段 机器学习 | | └──14.第十四阶段：人才职位画像匹配推荐系统 | ├──Hadoop课程笔记.pdf 9.55M | ├──Hadoop生态圈技术栈.pdf 4.42M | ├──HBase讲义.pdf 2.83M | ├──Kafka.pdf 11.28M | ├──讲义(1).rar 2.15M | ├──讲义(2).rar 2.48M | ├──讲义.rar 3.77M | ├──交互式查询工具Impala.pdf 2.44M | ├──企业电商离线数仓.pdf 2.61M | └──资料-在每个阶段里面.txt
