
曙海教学优势
本课程,秉承二十一年积累的教学品质,以项目实现为导向,面向企事业项目实际需要,老师将会与您分享设计的全流程以及工具的综合使用经验、技巧。课程可定制,线上/线下/上门皆可,热线:4008699035。
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     建立了良好的合作关系,20多年来,合作企事业单位以达30多万。曙海培训的课程在业内有着响亮的知名度。
| 主题 | 内容见要 | 
| 海量数据处理系统 | 海量数据高并发实时处理的系统场景 | 
| 非事务型的实时流式数据 | |
| 海量数据高并发的实时流式处理数据架构解决方案 | |
| 实时流式处理处理的架构汇总 | |
| 高容量,高并发, 高性能, 高可用,廉价IT投入的非功能性需求实现 | |
| 8种海量数据处理的架构设计与实时流式处理的整合与集成解决方案 | |
| 分布式系统架构的实时流式处理核心设计 | |
| 实时流式处理的架构分析与框架差异 | 实时流式计算的应用场景及关键技术 | 
| 实时流式计算的适用业务场景 | |
| 关键技术(从系统架构,数据传输,编程接口,高可用,维护成本,其他关键技术维度阐述) | |
| 常见实时流式计算系统简介(Flink, Spark等) | |
| Flink与Spark Streaming实时流式处理框架差异 | |
| 优缺点分析 | |
| 实时数据标准 | 数据标准化在数据治理中的意义 | 
| 实时数据标准定义,标准单词析取 | |
| 数据标准域,标准用语 | |
| 数据标准管理规范 | |
| 数据标准建设模型,过程 | |
| 服务总线对数据标准的意义 | |
| 结合产品实现数据标准 | |
| 数据标准在数据架构中得地位和作用 | |
| 数据质量 | 控制数据质量的方法 | 
| 数据质量管理模型 | |
| 数据知识库 | |
| 利用知识库对数据进行清洗,匹配 | |
| 自动化进行数据质量控制的方法 | |
| 数据质量产品介绍 | |
| 数据质量在数据架构中得实现方法和价值使用场景 | |
| 数据安全 | 数据安全管理范围 | 
| 数据安全管理流程 | |
| 数据共享策略 | |
| 数据安全技术架构 | |
| 数据安全生命周期管理 | |
| 数据安全产品和数据安全方法 | |
| 数据安全在数据架构中得使用(多租户、资源隔离等) | |
| 数据模型 | 概念模型设计 | 
| 逻辑模型设计 | |
| 物理模型设计 | |
| 数据仓库主题域模型设计 | |
| 多维模型设计 | |
| 实时数据模型 | |
| 数据仓库分层设计 | |
| 数据生命周期 | 数据生命周期管理及意义 | 
| 数据生命周期管理体系 | |
| 识别数据分类和相对应的生命周期管理 | |
| 数据冷热温转化 | |
| 数据价值评分 | |
| 数据生命周期管理对于数据架构得实际使用场景和方法 | |
| 元数据 | 元数据的定义 | 
| 元数据的使用场景 | |
| 元数据的分类 | |
| 元数据梳理方法 | |
| 元数据管理流程和方法 | |
| 元数据管理内容 | |
| 元数据国际标准 | |
| 元数据管理架构 | |
| 元数据在数据架构中地位和使用场景 | |
| 主数据 | 主数据的定义 | 
| 主数据识别方法 | |
| 主数据模型 | |
| 主数据管理规范 | |
| 一般主数据系统功能和技术架构 | |
| 主数据建设方法论 | |
| 主数据和其他系统集成方法 | |
| 主数据在数据架构中得实际使用场景 | |
| 流批一体化架构 | flink流批一体的分层架构 | 
| flink流批一体DataStream | |
| flink流批一体DAG Scheduler | |
| flink流批一体的Shuffle架构 | |
| flink流批一体的容错策略 | |
| 案例 | 一个典型银行实时风控大数据实时流式处理案例实践: |