一、培训收益

掌握数据中台从理念到架构设计的核心逻辑，熟悉大数据平台技术体系与典型组件应用；精通数据采集、实时计算、数据存储、作业调度等核心模块设计与实操；能结合企业场景设计大数据平台架构，完成原型系统部署、代码运行与测试，实现技术整合与落地应用。

二、培训对象

企业大数据平台架构设计、开发、实施人员；中高级大数据技术人员；IT企业研发组长、技术经理（负责大数据项目管控）；具备Linux脚本编程经验，希望系统学习数据中台架构与实操的相关从业者。

课程安排了实际操作，学员通过系统的部署，演示代码的运行和测试数据的导入等来源于实践的训练，可以快速的掌握架构的核心并应用于实际项目。要求学员有在Linux下进行脚本编程的经验。

三、培训课纲

时段	主题	内容（融入当前主流技术方向）
第一天 上午	第一章 中台简介	1. 数据中台发展演进：讲解从数据仓库、数据湖到数据中台的理念迭代，分析各阶段的核心差异与适用场景；2. 数据中台核心价值：结合当前企业数字化转型需求，讲解数据中台在数据整合、价值挖掘、业务支撑中的核心作用；3. 行业应用案例：拆解互联网、金融、制造等行业数据中台典型案例，分析架构设计亮点与落地成效，提炼可复用经验。
	第二章 中台架构	1. 中台的技术体系：结合当前大数据主流技术，讲解数据中台核心技术栈（采集、存储、计算、调度、治理）的组成与协同逻辑；2. 基础设施及集群规划：讲解大数据平台基础设施选型（服务器、存储、网络），结合CDH、HDP等主流集群框架，演示集群规划、部署与运维的核心要点，保障集群高可用、高扩展。
第一天 下午	第三章 系统典型组成	讲解数据中台核心组件的主流应用与实操基础，结合实验需求铺垫核心操作：1. Linux：重点讲解大数据场景下Linux脚本编程、系统配置、权限管理等核心操作；2. Redis：讲解Redis在数据中台中的应用（缓存、会话管理），演示基础部署与配置；3. CDH：详解CDH集群的部署、组件管理与运维技巧，适配大数据集群主流应用；4. MySQL：讲解MySQL在数据中台中的作用（主数据存储、元数据管理），演示数据导入导出基础操作；5. Spark：介绍Spark核心原理与应用场景，铺垫后续计算模块实操；6. Nginx：讲解Nginx在数据中台中的部署与反向代理配置；7. 高可用概述：结合大数据平台特点，讲解高可用设计核心思路（冗余部署、故障转移）。
	第四章 大数据平台架构设计	1. 案例简介：介绍企业级大数据平台实际案例背景、业务需求与核心痛点；2. 架构方案讲解：结合案例需求，讲解大数据平台整体架构设计（分层架构、模块划分、技术选型），融入当前主流架构理念；3. 实验：指导学员完成大数据平台架构原型设计，梳理架构设计文档，完成基础架构搭建准备。
第二天 上午	第五章 数据采集	1. 技术堆栈与选型：讲解数据采集主流技术栈（Flume、Sqoop、Camel、Flink CDC），分析不同采集场景的技术选型原则；2. 基于Camel的实时采集：详解Camel核心原理，结合当前实时采集主流需求，演示基于Camel的实时采集方案设计与配置；3. 实验：指导学员部署Camel采集环境，编写实时采集脚本，完成测试数据的实时采集与导入，验证采集效果。
	第六章 主数据管理	1. 建设策略：讲解主数据管理核心概念、建设流程与管控策略，结合企业实际场景，说明主数据标准化、统一化的实现方法；2. 实验：指导学员完成主数据梳理、标准化配置，搭建简单主数据管理原型，实现主数据基础管控。
第二天 下午	第七章 实时计算