沒有接觸過互聯網行業
渴望技術轉型
轉換行業的IT小白
學習過一定的編程理論
希望提升經驗
接觸更廣技術面
從事一定年限技術開發
目標突破自我
學習大數據技術
突破職業瓶頸
從事大數據開發工作
希望了解更多
大數據開發技術
接觸更多實時分析架構
Linux、Spark、Scala
ElasticSearch、Redis
Kafka等基礎框架
全面掌握Scala語言開發Spark的實時計算任務的開發技巧；
充分了解使用不同的CDC框架，如Canal和Maxwell，采集MySQL變動數據以及數據采集結構和數據分析方法；
掌握如何使用SparkStreaming和Kafka實現實時數據倉庫的分層數據管理，提高數據復用性，提高指標分析效率；
充分掌握使用SparkStreaming的實時計算開發技巧和任務部署策略；
掌握ElasticSearch與SparkStreaming和SpringBoot的無縫對接技術，掌握SpringBoot編寫數據展示接口，對數據進行可視化大屏展示。
通過SparkStreaming解決了實時計算中常見的精確一次性消費問題；
分別采用Canal和Maxwell作為MySQL的變動數據采集工具，實時采集數據并發送至消息隊列Kafka中；
使用Scala語言開發SparkStreaming的實時計算程序，利用高階函數抽象提取雙流join、維度關聯、精確一次性消費的工具類，解決實時計算中的常見難題；
利用SpringBoot開發數據可視化展示接口，熟練掌握接口編寫流程。
利用SparkStreaming的廣播變量編寫實時計算代碼優化計算流程，提高計算效率；
項目覆蓋多種電商源數據、多種大數據分析框架配合使用、數十個實時數據分析指標，全程使用Scala語言作為SparkStreaming開發語言，超過6000行代碼；
采用Redis存儲臨時性計算數據、采用ElasticSearch存儲明細數據、采用Kibana配置可視化分析，對接多種大數據分析框架，靈活組合應用，增加開發經驗；
