玩转热门框架 用企业级思维 开发通用够硬的大数据平台

第1章 课程导学与学习指南
本章中将向大家介绍课程能学到什么、解决什么实际问题、项目成果展示，课程整体安排以及如何学习更高效。
1-1 导学【课程背景、项目速览】 试看
1-2 怎么更好的使用慕课平台
1-3 你真的会问问题吗？
第2章 认识企业中的大数据平台
为什么要有大数据平台？大数据平台究竟是为了解决什么问题产生的？如何判断一个大数据平台的好坏？在设计一个数据平台时，需要注意哪些，有什么步骤。各大企业现有的解决方案有哪些，常见的技术栈有哪些，我们自己设计的这个通用的大数据平台是什么结构。…
2-1 课程简介与学习建议
2-2 什么是大数据平台
2-3 为什么要建设大数据平台【三个解决、两个提升】
2-4 大数据平台常用技术栈有哪些【知识体系梳理、我们要用哪些】
2-5 各大企业大数据平台对比【作业：画出我们的平台架构和这些对比一下】
第3章 大数据平台 —— 数据仓库之离线&实时
你真的理解数据仓库是什么吗？数据仓库如何进行分层，为什么要分层呢？分层一定好吗？带你理解数据仓库，逐步掌握离线数仓工具Hive。对比离线数仓和实时数仓，了解实时数仓常见架构。
3-1 数据仓库VS数据库 试看
3-2 数据仓库分层建设
3-3 Hive是什么【上期思考揭秘：分层的弊端，如何解决】
3-4 Hive安装部署【课下任务：预习Hive和Mysql的区别，Hive都有哪些表？】
3-5 【实操手册】Hive安装部署
3-6 Hive基本使用（上）Hive数据类型/分区/基础语法
3-7 Hive基本使用（中）内部表/外部表/分区表/分桶表
3-8 Hive基本使用（下）内置函数/自定义函数/实现UDF
3-9 【作业解答】Hive自定义函数注册
3-10 Hive存储结构 ORCFile
3-11 【梳理】Hive知识梳理总结
3-12 Hive常见面试题
3-13 离线数仓VS实时数仓
3-14 图解Lambda架构数据流程
3-15 Kappa 架构 VS Lambda
3-16 主流大公司的实时数仓架构
第4章 大数据平台——数据仓库之权限管理
解决三大问题：数仓安全问题，对比常见权限认证框架，使用Ranger开发数仓权限模块；数据