大数据开发工程师(完结)

2022-08-05 大数据 382
高级程序猿
高级程序猿 VIP6 2022-08-05 10:43:028
所需:29积分

〖课程介绍〗:
        以就业为目标的应用型大数据开发体系课,带你从入门直达中级工程师岗位要求
        具备Java及数据库基础即可学习,为你架好大数据工程师的进阶阶梯
        Java/Scala双语言教学,电商、直播、中台多个热点商用项目实战
# ?) t# U: R+ E3 n; p; U〖课程目录〗:
. A6 Y( e2 k$ [        阶段一:走进大数据
        第1周   学好大数据先攻克Linux
        在步入大数据殿堂之前,先带领大家快速掌握大数据的必备技能:Linux的操作使用,为后面学习大数据技术打下坚实基础。预习资料传送门:http://suo.im/613aVS 提取码:bbbb
, d- h  i& }! G$ S% n8 ]2 ~* Z        课程安排:
        1、掌握Linux虚拟机的安装和配置
        2、使用ScecureCRT连接Linux虚拟机
( U( E( h( D3 R- u2 B        3、掌握Linux中常见高级命令(vi、wc、sort、date、jps、kill等命令)的使用
1 \$ Q# i$ N6 i# t7 u7 Q+ A$ J/ j        4、掌握Linux中三剑客(grep、sed、awk)的常见用法
# ^0 q- G- M/ ?        5、掌握Linux的高级配置(ip、hostname、防火墙)
( P( ?) {9 v* O5 N% Y        6、掌握Shell脚本的开发
* q& `5 r4 \; O/ R6 k# W" C$ m( M        7、掌握Shell中变量、循环和判断的使用
  V6 Q2 g2 B. p' F  v; e- m        8、掌握Shell中的扩展内容
        9、掌握Linux中crontab定时器的使用
        10、了解认识什么是大数据
        11、大数据产生的背景
1 Z; I  h. w/ J+ e( t        12、大数据的4V特征
2 |- Y% m  X/ x! M8 q        13、大数据的行业应用
$ h$ S/ b, |% W9 Z  Q- M        第2周   大数据起源之初识Hadoop
( \( u2 X. S" {. Y* R4 [5 A9 ~        Hadoop是大数据开创者,引领者,学习大数据必经之路,本周带领大家了解Hadoop,以及Hadoop集群的安装部署。预习资料:http://suo.im/5SMmAO 提取码:bbbb
        课程安排:
: {8 w) `6 `) T! j+ h        1、什么是Hadoop
        2、Hadoop发行版介绍
. g, G- U$ Y/ q; e) ]        3、Hadoop版本演变历史
        4、Hadoop3.x的细节优化
3 M: A; O3 \9 c+ R: l) ~        5、Hadoop三大核心组件介绍
        6、伪分布集群安装部署
( G, k) ?, W- @" y7 m        7、分布式集群安装部署
- V+ i8 f! ~% t6 Y) O; v        8、Hadoop的客户端节点
5 C+ P+ d: s$ W8 _1 `' B        第3周   Hadoop之HDFS的使用
        通过生活场景"小明租房"案例引入HDFS核心架构,掌握HDFS的常见Shell操作以及Java代码操作,对以后实现海量数据的存储打下基础。
        课程安排:
        1、生活场景引入:"小明租房"案例一步一步引入Hadoop中的分布式存储架构
        2、HDFS的Shell介绍
        3、HDFS的常见Shell操作
: n+ y- M- ^, S9 P6 p9 R        4、HDFS案例实操
6 d& C- b5 g' N8 [  f  u        5、Java代码操作HDFS
        第4周   Hadoop之HDFS核心进程剖析
        通过对HDFS中核心进程NameNode、SecondaryNameNode、DataNode进行详细分析,帮助大家更好的理解HDFS的底层原理
: g: n) l/ [( C5 o3 |$ L  q& l        课程安排:
2 O; L/ o/ D& |" u. X6 ?        1、NameNode介绍
' I2 s# z: C% T        2、NameNode深入
        3、SecondaryNameNode介绍
        4、DataNode介绍
3 B. t7 ~0 Q! n- m+ J) `        5、HDFS的回收站
( j3 m+ j$ T* i. ^( }        6、HDFS的安全模式详解
& i% v) W, c/ R9 Q1 X# \        7、实战:定时上传数据至HDFS
( G, F- N7 Y8 p1 o+ X7 L        8、HDFS的高可用和高扩展机制分析
        第5周   Hadoop之初识MR
+ c$ ]) `  Z9 C        通过"计算扑克牌中的黑桃个数"案例引入MapReduce的思想,详细分析了MapReduce的执行流程,并且通过开发WordCount案例加深理解。
        课程安排:
        1、MapReduce介绍
        2、 MapReduce执行原理
# @* J5 x9 a' W/ F3 t1 m0 }        3、实战:WordCount案例图解
$ f) _! R9 t4 ]- ~        4、实战:WordCount案例开发
        5、MapReduce任务日志查看
8 X  u4 {( w3 N8 p' ~# s; Q        6、停止Hadoop集群中的任务
! S# F3 e* z) ]  s( _        7、MapReduce程序扩展
) o2 }6 C7 g7 w' Y        阶段二:PB级离线数据计算分析方案
        第6周   拿来就用的企业级解决方案
; v7 I% o9 t6 ]/ _9 N        详细分析了小文件的解决方案、数据倾斜的解决方案、YARN调度器的使用、以及Hadoop在CDH和HDP中的使用。
        课程安排:
        1、小文件问题之SequenceFile
        2、小文件问题之MapFile
        3、案例:小文件存储和计算
. G3 t6 r% m0 ?; O1 F        4、 数据倾斜问题分析
        5、数据倾斜案例实战
        6、YARN的基本情况介绍
0 G1 ^) N% P  \& u        7、YARN中的调度器分析
  N9 q9 p* `6 r; r% a$ u% S        8、案例:YARN多资源队列配置和使用
4 a, G/ s/ H0 r        9、Hadoop官方文档使用指北
        10、Hadoop在CDH中的使用
* _3 x  Y$ R% n+ w        11、Hadoop在HDP中的使用
        第7周   Flume从0到高手一站式养成记
        Flume是一个分布式、高可靠、高可用的系统,能够有效的收集、聚合、移动大量的日志数据,在数据采集领域,属于中流砥柱,在这里通过原理、实战、监控、优化等层面对Flume进行学习。
; V7 Z' D. @: p% O2 {: b" R        课程安排:
        1、快速了解Flume
        2、Flume的三大核心组件
* M  l3 \( ?  ~6 @  x& x        3、Flume安装部署
        4、Flume的Hello World
* m7 S0 u. \  k* W0 u' a6 |        5、案例:采集文件内容上传至HDFS
        6、Flume高级组件之Source Interceptors
        7、Flume高级组件之Channel Selectors
6 C. `, F, v. z7 K5 Z        8、Flume高级组件之Sink Processors
        9、各种自定义组件
        10、Flume优化
- v" U0 l$ k0 ^# K5 C        11、Flume进程监控
0 [& A; K) H; i5 P/ Z# g        第8周   数据仓库Hive从入门到小牛
        频繁的开发MapReduce是非常繁琐的,并且很多业务人员是不懂代码的,如何让他们也可以很方便的操作HDFS中的海量数据呢?Hive的横空出世,解决了这一难题。
0 Y* P+ U5 M$ M( c- M, M        课程安排:
        1、快速了解Hive
7 I+ U" M4 ^/ c- ^, J# H* F5 W        2、数据库和数据仓库的区别
        3、Hive安装部署
        4、Hive使用方式之命令行方式
( z" P9 |+ }: K" e) ~' [3 q( o3 |        5、Hive使用方式之JDBC方式
        6、Set命令的使用
        7、Hive的日志配置
        8、Hive中数据库的操作
        9、Hive中表的操作
5 O( S8 Y  O$ i2 b% N6 @6 U        10、Hive中数据类型的应用
, Q, s0 O( O9 Z/ s$ k$ q        11、Hive表类型之内部表+外部表
, Q( w; ~. Y/ L% R/ }" h+ W% b        12、Hive表类型之内部分区表
        13、Hive表类型之外部分区表
9 H( d$ S6 h- i% O/ E& i5 [        14、Hive表类型之桶表+视图
        15、Hive数据处理综合案例
        16、Hive高级函数之分组排序取TopN
        17、Hive高级函数之行转列
$ l, ^/ }( b  a; D+ X. R4 @: t        18、Hive高级函数之列转行
/ R; J# g2 S  P' D        19、Hive的排序函数
        20、Hive的分组和去重函数
; r8 [( s3 y3 v* d3 a; d  u8 B        21、一个SQL语句分析
6 E4 M) B8 S' J& u# @        22、Hive的Web工具-HUE
        阶段三:Spark+综合项目:电商数据仓库设计与实战
! l6 g0 m' G3 _  s        第9周   7天极速掌握Scala语言
        Scala的函数式编程受到很多框架的青睐,例如Kafka、Spark、Flink等框架都是使用Scala作为底层源码开发语言,下面就带着大家7天极速掌握Scala语言。
' g: {9 G/ o$ ?/ P* p# K  @        课程安排:
        1、快速了解Scala
; u+ K% S7 I! v3 ~" C% b( u- D        2、Scala环境安装配置
        3、Scala中的变量和数据类型
        4、Scala中的表达式和循环
- U( ^8 \9 q0 b0 N9 s3 e) }        5、Scala集合体系之Set+List+Map
        6、Scala中的Array和Tuple
7 N6 g" U% P( U% J, w6 o+ Y& P        7、Scala中函数的使用
- ^- J# t: b) D9 x; i- l        8、Scala面向对象之类的使用
  ]- [& g0 u  i        9、Scala面向对象之对象和伴生对象
  Q2 X4 u# z5 i# _% W2 H5 n- R+ V        10、Scala面向对象之apply和main的使用
4 Y5 A% k) ?6 x0 {5 N. E  s        11、Scala面向对象之接口的使用
        12、Scala函数式编程之匿名函数和高阶函数的使用
% Y, n6 q& X% |9 [        13、Scala高级特性之模式匹配和隐式转换
        第10周   Spark快速上手
4 |9 v8 B: C4 P        Spark是目前企业中应用最广泛的计算引擎,盘它!实际案例详细分析Spark中的Transformation算子和Action算子使用,RDD持久化,共享变量使用,最后通过一个综合案例加深理解。
& M) E' z# Y  ]. ~5 y* r7 e        课程安排:
        1、快速了解Spark
        2、Spark 集群安装部署(Standalone+ON YARN)
        3、Spark工作原理分析
        4、什么是RDD
        5、Spark架构原理
        6、Spark项目开发环境配置
        7、WordCount代码开发(Java+Scala)
        8、Spark任务的三种提交方式
        9、Spark开启historyServer服务
7 _3 y2 z8 [. m3 m2 u. v" S        10、创建RDD的三种方式
0 J3 V  J: b4 p0 B( }8 T$ M/ v, ]        11、Transformation和Action介绍
) g  _( E. b) p        12、Transformation操作开发实战
        13、Action操作开发实战
        14、RDD持久化原理
        15、RDD持久化开发实战
% S: k- X  ~9 h' |+ |. F        16、共享变量之Broadcast Variable的使用
        17、共享变量之Accumulator的使用
# B. q& z7 z: P6 ]  \/ r+ x        18、案例实战:TopN主播统计
        19、面试题
        第11周   Spark性能优化的道与术
        通过对Spark中的宽依赖、窄依赖、Stage、Shuffle机制进行详细分析,加深对Spark的理解,以及对Spark中的checkpoint机制通过源码层面进行深度剖析。
        课程安排:
; S. f3 Z( Z) i3 A2 R        1、宽依赖和窄依赖
        2、Stage的理解
: T  V' z! |+ }9 |        3、Spark任务的三种提交模式
        4、Shuffle介绍
        5、三种Shuffle机制分析
        6、checkpoint概述
        7、checkpoint和持久化的区别
        8、checkpoint代码开发和执行分析
        9、checkpoint源码分析之写操作和读操作
3 W0 K' @, O: x- _7 C3 o- g. I        10、Spark程序性能优化分析
: y- ^$ i) z6 d( d! v6 C        11、高性能序列化类库Kryo的使用
; X2 J0 f1 U7 F! f: s        12、持久化或者checkpoint
        13、JVM垃圾回收调忧
        14、提高并行度
! w% C8 I6 g+ z: E2 N        15、数据本地化
        16、算子优化
        17、SparkSql快速上手使用
: w# N( H) @0 X5 b% w& w6 K8 ^5 E        18、实战:SparkSQL实现TopN主播统计
- J; O6 k7 T' a6 o; s7 [& o/ [        第12周   综合项目:电商数据仓库之用户行为数仓
        整合各个业务线数据,为各个业务系统提供统一&规范的数据出口。通过对项目的由来,需求、技术进行分析和选型,实现用户行为数据数仓开发。
        课程安排:
        1、项目效果展示
        2、项目的由来
        3、什么是数据仓库
3 \' x% h  p2 u        4、数据仓库基础知识
        5、数据仓库分层
        6、典型数仓系统架构分析
        7、技术选型
        8、整体架构设计
        9、服务器资源规划
        10、生成用户行为数据【客户端数据】
        11、生成商品订单相关数据【服务端数据】
; @, C/ s3 d" P7 e7 Q/ P( o        12、采集用户行为数据【客户端数据】
9 E( B8 ]" G/ g6 w" ^        13、Sqoop安装部署
        14、Sqoop之数据导入功能
        15、Sqoop之数据导出功能
. \5 B) E3 f3 F0 O  X: |        16、采集商品订单相关数据【服务端数据】
        17、用户行为数据数仓开发之ods层开发
, |' j7 U7 k4 I! ]        18、用户行为数据数仓开发之ods层脚本抽取
( d1 ], q8 S; ~        19、用户行为数据数仓开发之dwd层开发
8 s% E! s: p2 \; k5 q6 r% j$ W        20、用户行为数据数仓开发之dwd层脚本抽取
- E* _9 G! ?. ~) q- t- m! q$ \        21、用户行为数据数仓需求分析
/ q  Q& i$ m. i" y& }        22、用户行为数据数仓需求开发
6 S3 I' @1 c- L5 _; b9 B6 C' G3 e. L        23、用户行为数据数仓表和任务脚本总结
4 v2 r' }$ i( o" m; X        第13周   综合项目:电商数据仓库之商品订单数仓
        基于商品订单数据开发数仓,详细分析了拉链表的由来和具体实现。使用数据可视化工具Zepplin实现数据展现,使用Azkaban调度器实现任务依赖调度。
        课程安排:
: d9 r; K. z% Q5 J" [( Z; Z        1、商品订单数据数仓开发之ods层和dwd层
        2、商品订单数据数仓需求分析与开发
, \7 p$ n0 h5 e8 q& _$ E) w        3、什么是拉链表
        4、如何制作拉链表
        5、【实战】基于订单表的拉链表实现
        6、拉链表的性能问题分析
        7、商品订单数据数仓表和任务脚本总结
        8、数据可视化之Zepplin的安装部署和参数配置
        9、数据可视化之Zepplin的使用
2 c3 m* q/ @# S5 n* i9 W8 @7 A0 @1 J        10、任务调度之Crontab调度器的使用
+ a. w' j1 g0 H# @4 t7 P        11、任务调度之Azkaban的安装部署
        12、任务调度之Azkaban提交独立任务
        13、任务调度之Azkaban提交依赖任务
( C0 y' A7 [/ B        14、任务调度之在数仓中使用Azkaban
  C: v6 u  E1 d. ?' q        15、项目优化
        阶段四:高频实时数据处理方案
  G' _% \2 G0 G8 a3 {; C4 J        第14周   消息队列之Kafka从入门到小牛
        Kafka是一个支持高吞吐、持久性、分布式的消息队列,非常适合海量数据的实时生产和消费,详细分析了Kafka的核心原理、代码实战、性能优化,以及Kafka的企业级应用。
        课程安排:
        1、什么是消息队列
        2、什么是Kafka
        3、Zookeeper安装部署之单机模式和集群模式
        4、 Kafka安装部署之单机模式和集群模式
        5、Kafka中的生产者和消费者
! b  x2 A# [) E        6、案例:QQ群聊天
        7、Broker扩展内容
        8、Producer扩展内容
        9、Consumer扩展内容
5 |& {0 ?2 f' d4 ]        10、Topic+Partition+Message扩展内容
  K( {# o7 _- d7 Z. T6 a- R% g, o        11、Kafka中的存储策略
% \1 E* Z$ z+ U3 R$ f+ V        12、Kafka中的容错机制
3 C* d/ P* @+ Y4 \/ N        13、Java代码实现生产者代码
        14、Java代码实现消费者代码
        15、消费者代码扩展
2 ]% O$ i6 ^/ |7 d        16、Consumer消费Offset查询
* n, w: d6 N' k# [5 P        17、Consumer消费顺序
7 H. p- |+ C' \3 a' Y        18、Kafka的三种语义
        19、Kafka参数调忧之JVM参数调忧
' D3 C$ L; z& N, C+ X        20、Kafka参数调忧之Replication参数调忧
        21、Kafka参数调忧之Log参数调忧
        22、Kafka Topic命名小技巧
        23、Kafka集群监控管理工具(CMAK)
        24、实战:Flume集成Kafka
2 I. R  B9 Y% a# d  @- x1 V& R8 ?' v        25、实战:Kafka集群平滑升级
        第15周   极速上手内存数据库Redis
        Redis是一种面向键值对的NoSQL内存数据库,可以满足我们对海量数据的读写需求,在这里我们学习Redis中的五种常用数据类型以及Redis中的一些高级特性,达到快速上手使用。
2 R, A& D4 }# w4 E2 B        课程安排:
, O& p1 S7 v, V  c  P        1、快速了解Redis
2 _9 G, g9 {: B4 J/ J9 C        2、Redis的安装部署
        3、Redis基础命令
+ B0 `2 m1 P! d5 m6 X% i4 ]        4、Redis多数据库特性
0 @% L) h2 h# O( s- z7 Y, Q; o        5、Redis常用数据类型之String
        6、Redis常用数据类型之Hash
        7、Redis常用数据类型之List
        8、Redis常用数据类型之Set
        9、Redis常用数据类型之Sorted Set
" B" j) e& n3 a/ M5 X        10、案例:存储高一班的学员信息
        11、Java代码操作Redis之单连接
2 P! _. h0 |8 u/ q        12、Java代码操作Redis之连接池
1 I7 ^1 a# O- |7 Y2 ]7 g        13、提取RedisUtils工具类
        14、Redis高级特性之expire
; r! p; c7 v- b- }        15、Redis高级特性之pipeline
. F/ l% f" w* y- q1 u/ s- H        16、Redis高级特性之info
" ?# b6 `! g2 B* T% l: {        17、Redis持久化之RDB
        18、Redis持久化之AOF
        19、Redis的安全策略
. U8 \1 i2 a2 n' R9 l4 Q5 c        20、Redis监控命令-monitor
  Y+ V( i& Z& k7 i        21、Redis架构演进过程
/ _- ^* e7 J# X# `7 ?. A        第16周   Flink快速上手篇
! |( B0 \/ {0 e  U6 v        快速了解Flink的基本原理和核心特点,掌握Flink中流数据和批数据的编程思路和代码实战,Flink中Standalone集群、ON YARN集群的安装部署,以及Flink中核心API的使用。
$ H; F: ^% R$ D; R0 S        课程安排:
& V5 ^/ E6 C  J2 v        1、快速了解Flink
        2、Flink Streaming程序开发
        3、Flink Batch程序开发
        4、Flink Standalone集群安装部署
8 I$ G0 ?8 P* O# [2 c# }        5、Flink ON YARN的第一种方式
        6、Flink ON YARN的第二种方式
* {; ]1 H* A% ~" v5 a. ?# i        7、向集群中提交Flink任务
0 n2 \& N, o2 ^        8、Flink核心API介绍
4 {' S! ?+ y1 r        9、DataStream API之DataSource
        10、DataStream API之Transformation
. B+ N+ Z: L; L7 q/ L8 ~        11、DataStream API之分区规则介绍
        12、DataStream API之分区规则的使用
, _5 Y3 O/ v9 q# t# E* H$ v        13、DataStream API之DataSink
        14、DataSet API之DataSource
        15、DataSet API之Transformation
        16、DataSet API之DataSink
/ Y- ]$ I7 U- l( a+ e5 y" J& l        17、Table API 和 SQL介绍
        18、创建TableEnvironment对象
        19、TableAPI和SQL的使用
8 R( s3 u! t- N7 c6 P        20、使用DataStream创建表
) }8 p! F% n! I, x3 ?; B        21、使用DataSet创建表
        22、将表转换成DataStream
        22、将表转换成DataSet
        第17周   Flink高级进阶之路
        详细剖析Window和Time的使用,Watermark的实战应用,并行度的设置,Kafka Connector的具体应用,以及SparkStreaming的特性和使用。
( I" J4 q6 a6 `/ |1 E' ?6 T4 N        课程安排:
        1、Window的概念和类型
        2、TimeWindow的使用
% d; \* x, x" p, z+ w% {2 d        3、CountWindow的使用
        4、自定义Window的使用
& i# U9 {, L/ r; I; s6 ^* E  |        5、Window中的增量聚合和全量聚合
        6、Flink中的Time
. M% R/ m) A1 j0 }7 q        7、Watermark的分析
8 N8 w. G. C# ~' c& L        8、开发Watermark代码
        9、通过数据跟踪观察Watermark
8 i+ U" c) d* B! K7 s" b: m        10、Watermark+EventTime处理乱序数据
        11、延迟数据的三种处理方式
9 }* j) H* `2 {$ B        12、在多并行度下的Watermark应用
        13、Watermark案例总结
        14、并行度介绍及四种设置方式
        15、并行度案例分析
        16、KafkaConsumer的使用
' k3 N6 V( b, Y3 O1 P' k        17、KafkaConsumer消费策略设置
# H4 P, ^9 v3 x+ o& N1 \, c# E        18、KafkaConsumer的容错
, k1 R, |% ^  F- t        19、KafkaProducer的使用
        20、KafkaProducer的容错
        21、SparkStreaming的WordCount程序开发
        22、SparkStreaming整合Kafka
! ^/ S+ W% U* k- {" v        阶段五:综合项目:三度关系推荐系统+数据中台
) G+ v9 X/ K. B* R- u9 O9 e        第18周   直播平台三度关系推荐V1.0
        构建直播平台用户三度关系推荐系统,详细分析数据采集/数据分发/数据存储/数据计算/数据展现等功能,完整复现互联网企业大数据项目从0~1,从1~N的开发过程。
' J; W: F3 g. e2 ]- R        课程安排:
) r* f. c' v4 @4 \$ R, c3 S, H        1、项目介绍
        2、项目需求分析
5 p% f6 c' P1 M  U2 W" H        3、技术选型
- E. z0 ~7 c6 i$ ?        4、整体架构设计
        5、Neo4j快速上手使用
        6、数据采集架构详细分析
# p) ~" R% H) Z  a. T/ P        7、数据来源分析
        8、模拟产生数据
        9、数据采集聚合
& P% K# V/ |3 M$ Y' P, i" n: U        10、数据分发
        11、数据落盘
        12、数据计算核心指标详细分析与实现
        13、三度关系推荐页面数据接入
        14、三度关系推荐流程演示
8 S' K) U& F0 x1 e2 {1 {) J3 C        15、项目代码双语支持
        16、项目总结
        第19周   直播平台三度关系推荐V2.0
+ |; m* }2 r2 H$ i        分析V1.0架构存在的问题及弊端,重新设计整体架构方案,进行迭代优化,基于最新的架构方案重新实现核心功能代码,开发数据接口,优化数据传输逻辑,提高数据安全性。
        课程安排:
, b+ K- E" G9 O8 [4 `% o        1、现有V1.0技术架构分析
, E+ x7 e# U! c        2、V2.0技术架构设计
. w$ G) c* O9 M' E8 n        3、数据计算核心指标详细分析
        4、历史粉丝关注数据初始化
        5、实时维护粉丝关注数据
7 _8 w0 l2 h+ C% U+ a4 a) j        6、每天定时更新主播等级
        7、每天定时更新用户活跃时间
        8、每周一计算最近一月主播视频评级
( ]. r) H. B+ v+ F        9、每周一计算最近一月主播视频评级
% y' _  k' x% X" j' K$ L! D/ X' d        10、三度关系列表数据导出到Redis
% o6 v# b; n" k        11、数据接口定义与开发
        12、项目代码双语支持
& k& ^2 W) k0 w2 \& {        13、项目总结
        第20周   数据中台大屏
        掌握一线互联网企业数据中台构建流程,了解巨头企业的项目架构,理解巨型项目的思想。
        课程安排:
( f: L& a; j8 J5 N5 K, n- W        1、什么是中台
; S+ s) z& x2 b* D( B9 _        2、中台化主要解决的问题
        3、中台的延伸
( _6 r1 b2 G* B        4、什么是数据中台
        5、数据中台演进的四个阶段
        6、数据中台需要具备三大能力
        7、企业级数据中台架构分析

〖视频截图〗:

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