课程概述 📊

本课程聚焦大数据技术体系，涵盖数据采集、存储、处理与分析全流程。核心内容包括：

  • 数据基础：数据类型、数据清洗、数据可视化基础
  • 技术栈：Hadoop、Spark、Flink 等分布式框架
  • 实战应用：从日志分析到推荐系统的真实案例
  • 扩展学习：点击查看大数据生态体系详解

学习路径 🚀

🧠 初学者友好

  1. 大数据入门指南
  2. Python 数据分析基础
  3. Hadoop 安装与配置教程

🧪 进阶实践

实战项目 🛠️

🧾 项目一：电商日志分析

使用 Hadoop 生态进行数据清洗、ETL 处理与可视化，包含：

  1. 数据采集：Kafka 消息队列接入
  2. 存储：HDFS 分布式文件系统
  3. 计算：MapReduce 与 Spark 对比实践
  4. 可视化：Tableau 高级图表制作

📘 项目二：用户行为预测

基于 Flink 实时计算与机器学习算法，包含：

  1. 数据预处理：特征工程与数据标准化
  2. 模型训练：使用 Spark MLlib 进行预测
  3. 结果输出：可视化分析与报告撰写

图片展示 📷

大数据技术栈
Hadoop架构
Spark运行原理

扩展资源 🌐

📌 提示：本课程内容需搭配大数据实战训练营效果更佳！