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原创 大数据课程有哪些实战项目?

发布时间:2020-07-21 16:16:30 浏览 284 来源:博学谷 作者:照照

    随着大数据行业的蓬勃发展,就业市场对于大数据从业者也提出了更高的要求。为了培养出真正掌握大数据开发能力的人才,博学谷的大数据课程除了有大数据理论知识的系统学习,还有涉及各个领域的大数据开发实战项目。那么大数据课程有哪些实战项目呢?一起来看看吧!

     

    大数据课程的实战项目

     

    实战项目一:今日指数证券大数据项目

     

    1、项目简介:

    实时监控证券市场的每日业务交易,实现对证券市场交易数据的统计分析;搭建监察预警体系,包括预警规则管理、实时预警、历史预警、监察历史数据分析等;股市行情交易数据实时采集、实时数据分析、多维分析、即席查询、实时大屏监控展示。

     

    2、项目特点:

    1)高性能处理,流处理计算引擎采用的是Flink,实时处理100万笔/s的交易数据;

    2)基于企业主流的实时流处理技术框架: FlumeKafkaFlinkHbase等;

    3)基于ELK的批业务数据处理,进行大数据量多维分析;

    4Hbase5日内秒级行情亿级规模,MySQL5日内分时行情千万级规模;

    5T-5日内 实时行情响应耗时毫秒级,T-5日外的历史行情响应耗时秒级。

     

    实战项目二:星途车联网大数据项目

     

    1、项目简介:

    涵盖完整车联网业务场景,包含驾驶行程、电子围栏、远程诊断等真实业务;通过QB0X车辆终端数据收集,并解析为QSP数据、QCS数据、充电数据、HU数据;提供实时计算服务与离线计算服务,并通过API接口以报表和大屏展示分析结果数据。

     

    2、项目特点:

    1)海量数据处理,系统15分钟内收集的新能源车辆的数据超过千万条;

    2)基于HiveHBaseHDFS数据存储;

    3)基于Kafka数据传输;

    4)基于Flink全栈数据处理;

    5)基于Nginx做反向代理、LSVKeepalived负载均衡和高可用。

     

    实战项目三:客快物流大数据项目

     

    1、项目简介:

    基于一家大型物流公司研发的智慧物流大数据平台,日订单上千万;围绕订单、运输、仓储、搬运装卸、包装以及流通加工等物流环节中涉及的数据信息等;提高运输以及配送效率、减少物流成本、更有效地满足客户服务要求,并针对数据分析结果,提出具有中观指导意义的解决方案。

     

    2、项目特点:

    1)涵盖离线业务、实时业务;

    2ClickHouse实时存储、计算引擎;

    3Kudu+Impala准实时分析系统;

    4)基于Docker搭建异构数据源,还原真实应用场景;

    5)以企业主流的Spark生态圈为核心技术,例如:SparkSpark SOLStructure Streaming

    6ELK全文检索;

    7Spring Cloud搭建数据服务;

    8)实时监控地图展示;

    9)存储、计算性能调优。

     

    实战项目四:知行教育大数据项目

     

    1、项目简介:

    建立集团数据仓库,统一集团数据中心,把分散的业务数据集中存储和处理;项目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线,涵盖了项目的完整工序;挖掘分析海量用户行为数据,定制多维数据集合,形成数据集市,供各个场景主题使用。

     

    2、项目特点:

    1)掌握离线数仓的分层与建模,能够在公司独当一面;

    2)从需求、设计、研发、测试到落地上线的完整项目流程;

    3)大量教育大数据的真实业务逻辑,包含访问、咨询、意向、报名、课程、开班、考勤、直播、成本、教学实施、口碑等各个阶段,共涉及20多个主题,100多 个指标,大幅提升学员在教育行业中的竞争力;

    4)大数据技术在真实场景中的使用,包括大数据量场景下如何优化配置,拉链表的具体应用,新增数据的抽取和分析,更新数据的抽取和分析,以及Hive函数的具体应用等;

    5ClouderaManager可视化、自动部署和配置,稳定性极好;

    6GitCodeReview功能,在对质量有高要求的核心项目团队中使用较为合适。

     

    实战项目五:智数电商大数据项目

     

    1、项目简介:

    分析来自全品类B2B2C电商系统,以电商核心流程为主线进行数据分析,支撑运营;建立基于用户的全面分析体系,从多个维度建立基于用户的运营体系;实时分析用户访问流量、订单、店铺等运营指标。

     

    2、项目特点:

    1)采用Kettle同步MySQL数据采集方案;

    2)采用JS埋点+Flume实时用户点击行为数据采集方案;

    3)采用Sparkonhive数据仓库解决方案;

    4)采用Apache开源项目Superset可视化方案;

    5)采用Kylin交互式快速数据分析方案;

    6)采用Canal进行MySQL业务数据实时采集方案; .

    7)采用Flink对数据进行实时ETL处理解决方案;

    8)采用Flink+Druid实时数仓解决方案;

    9)采用HBase+Phoenix明细数据实时查询方案;

    10)采用开源平台Azkaban调度方案。

     

    碍于篇幅的限制,本文仅仅只向大家展示了部分大数据课程中的实战项目。如果大家想更加深入的了解这些项目,并且进行实战练习,欢迎申请免费试学名额,在线体验大数据课程~

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