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课程内容（2期）：推荐系统与Flink流式计算
1.推荐系统的架构与核心技术
1）推荐为何成为APP的标配
2）推荐系统的技术架构
3）推荐系统的算法发展
4）如何快速构建基于互联网业务应用的推荐系统
2.浅析主流的推荐系统
1）谷歌经典的深度与宽度推荐模型
2）YouTube推荐系统算法
3）基于知识图谱的美团大脑
3.流计算难点之Flink 状态与容错
1）状态4种典型应用场景
2）状态管理需满足3点需求
3）Flink 状态分类与使用案例实现
4）Flink 状态保存与恢复案例实现
5）生产环境下如何选择状态的类型和存储方式
4.实时数仓之Flink 两个数据流Join的几种姿势
1）实时lookup数据库关联实现
2）预加载维表关联实现
3）维表变更日志关联实现
4）三种实现方式的性能对比与应用场景
课程内容（1期）：数据中台与数仓架构
1.大数据架构师之技术栈及职业修养
1）大数据技术百花齐放的时代
2）大数据技术体系与主流技术栈
3）大数据行业职位划分&典型职业发展路径
4）如何规划自己的职业发展方向
2.离线数仓与实时数仓架构
1）数仓架构演变
2）数仓分层
3）Lambda架构
4）Kappa架构
5）实时数仓vs离线数仓
6）一线互联网实时数仓架构案例分析
3.开源数据中台架构
1）啥是中台、啥是数据中台
2）数据仓库 vs 数据平台 vs 数据中台
3）数据中台应该具备的能力
4）开源大数据技术中台架构
↓↓↓↓后期内容
• DBus大数据采集及汇聚专题：一个更能满足企业需求的大数据采集平台，功能远超Sqoop、DataX、Flume、Logatash、Filebeat等采集工具
• Atlas元数据管理专题：从Atlas扫盲到和Hive、HBase、Kafka、Flink等集成开发
• Ranger大数据安全专题：对比Kerberos、Sentry，玩转大厂常用的大数据安全方案Ranger
• DolphinScheduler工作流调度引擎专题：致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，相比Azkaban、Oozie、Airflow更强大、更好用
• OLAP大数据分析引擎专题：Kylin和Druid哪个更好用？Kylin ON Druid如何集成开发才能更好满足企业业务需求？
