大数据人工智能、云计算、物联网、区块链等技术日益融合,成为全球最热的战略性技术,给大数据从业者带来了前所未有的发展机遇,同时也对大数据工程师技能提出高标准和严要求的挑战。大数据具有海量性,多样性,高速性和易变性的特性,对应大数据平台要不仅具备海量数据采集、并行存储、灵活转发、高效调用和智能分析的通用Paas服务能力,而且能快速孵化出各种新型的Saas应用的能力,我分别从应用场景、架构设计、架构演变三个角度来阐述如何规划云平台架构。

1.企业级大数据平台服务的核心数据能力的总体设计
2.高并发采集微服务  
3.灵活可扩展转发微服务
4.海量存储和并行计算微服务  
5.多维度迁移微服务   
6.基于机器学习的智能分析微服务  
7.基于Spark技术的实时计算微服务

上课时间:2018年8月14日 20:00
上课方式:微信群

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甲骨论

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