第一部份: 數據平臺整體介紹
(1) 數據平臺整體介紹
(2) 各種異構數據清洗加載
(3) 任務調度系統設計
(4) 業務快速迭代過程中，數據模型如何構建
(5) 大數據平臺基本組件以及技術選型
第二部份：環境準備
(1) Hadoop安裝配置管理
(2) spark安裝配置管理
(3) sqoop，flume安裝配置
(4) 數據壓縮存儲格式，幾種數據存儲格式對比
第三部份： 數據同步收集（一）
(1) 如何從rdbms同步數據到hdfs
(2) 自己開發ETL 數據抽取工具
(2) sqoop的使用
(3) 后臺日志，nginx日志等數據的清洗規范化，介紹 hadoop streaming，mapreduce，
使用spark/Scala模式匹配 等方式清洗日志
(4) 特殊格式日志如何清洗
第四部份: 數據同步收集（二）
(1) 異地跨網段數據同步清洗方案
(2) 超大數據量日志同步清洗，并保證數據的準確性
(3) 同步數據小文件過多如何處理
(4) 歷史數據歸檔處理，冷熱數據存儲
第五部份：數據同步收集（三）
(1) 準小時級別數據更新處理
(2) 使用spark streaming，kafka 等實時處理后臺，nginx 日志
(3) mySQL binlog實時日志處理
第六部份：任務調度系統設計
(1) 定時任務設計以及處理
(2) 觸發，依賴模式的任務調度系統設計
(3) 調度系統中如何做到ETL任務依賴關系自動解析
(4) 手把手教你實現一個任務調度系統
第七部份：調度系統選擇
(1) oozie，azkaban，airflow等調度系統介紹
(2) airbnb airflow基本架構設計
(3) Airflow 任務調度系統配置和使用
(4) Airflow 高級使用
(5) Airflow 二次開發，自定義某些功能模塊
第八部份： ETL任務系統設計
(1) 數據抽取，加載工具的實現
(2) ETL任務模板的實現
(3) ETL任務元數據設計
(4) 企業級數據倉庫模型設計：維度建模，分層，寬表設計等
第九部份：adhoc查詢以及查詢平臺
(1) presto，impala，spark-sql 的使用
(2) hue搭建以及使用
(3) zeppelin搭建以及使用，zeppelin中調試spark，pyspark等
(5) 更快的查詢，毫秒級的響應速度之elasticsearch
第十部份：數據羅盤
(1) 數據羅盤常圖表樣式
(2) airbnb開發的Superset 安裝以及使用
(3) Superset架構介紹以及使用案例
(4) Superset簡單定制化開發
第十一部份：數據安全
(1) 從hdfs層面來空值數據的訪問權限
(2) 如何保障敏感表，敏感字段的安全性
(3) 應用層面，查詢服務層來保障安全
第十二部份：大數據平臺監控
(1) etl任務監控，數據質量監控
(2) etl作業日志，yarn日志解析以及監控
(3) 數據量增長，數據量未來發展準確預估
(4) 借助對象存儲，把冷熱數據分離處理
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