Titan大型数据运营系统项目实战课程

大数据企业级项目实战--Titan大型数据运营系统项目课程，包含课件及代码下载。本项目课程全面涵盖互联网公司对海量用户浏览行为和业务数据分析的需求，以及企业数据管理和运营。

Titan数据运营系统 Titan是一个涵盖数据采集、存储、处理、分析和可视化的全栈闭环系统，特别适用于线上业务为主的公司。通过对用户行为进行深入分析和挖掘，Titan为精准营销、个性化推荐和业务运营提供强力支持，从而提升业务转化率并优化运营效果。 系统流程: 数据采集: 利用Flume-Kafka-Flume架构从埋点日志服务器读取日志数据。 数据存储: 将采集到的日志数据存储至HDFS分布式文件系统。 数据仓库构建: 在Hive中进行数仓设计，并使用Spark完成数仓表之间的转换以及ADS层表到MySQL的数据迁移。 任务调度: 通过Azkaban进行定时任务调度，确保数据处理流程的

生产项目的智能物业运营系统，结合了Spark3、Iceberg、DataX这套大数据组合拳，真的是一套比较硬核的资源。嗯，项目设计里每一块功能都是从企业实际需求出发，啥叫贴地飞行你懂的，从数据收集到大模型应用，几乎全链路覆盖，节奏还挺紧凑的。 架构设计的灵活性也挺高的，比如用DataX做数据采集，配合Iceberg搞数据湖，整个流程清晰得。你要是平时对数据治理那块不太熟，这个项目能让你慢慢熟起来。而且 ChatGPT 的接入也不是花架子，能真正在开发中帮你生成逻辑、优化代码。 Davinci 的可视化能力也还不错，响应快，配置简单，适合做运营报告、数据面板。手把手从定位、调度到服务接口的串联，

学生课程数据库大作业.zip 是那种你一看就知道值的资源，结构清晰、内容扎实，适合刚接触数据库的你练练手。里面包括完整的数据库文件，直接导进 MySQL 就能跑，挺方便。数据库设计流程也一步不少，概念模型、逻辑模型、物理模型都有体现，适合照着练。学生表、课程表、选课表都准备好了，字段设计也比较规范，像学号、课程编号这些都设置了主键。联合主键也有，数据完整性管得还挺严。SQL 语句方面，DDL、DML、DQL这些基本功全都能练，甚至连DCL权限管理的内容也有涵盖，蛮细的。导入导出用mysqldump和mysql命令都行，或者图形化工具像 MySQL Workbench 也支持，响应也快。性能优化

深入理解 Spark 3.0.0 的运行环境，掌握 Spark 的部署模式： 本地模式：用于教学、调试等 独立模式：Spark 自带的任务调度模式 YARN 模式：使用 Hadoop YARN 进行资源调度 Windows 模式：便于在 Windows 系统学习 Spark 扩展知识：了解 Mesos 和 K8S 模式，它们是容器化部署技术。

本课程以真实电商公司运营实时分析系统（2B）为蓝本，深度解析Flink DataStream。通过项目实战，您将获得Flink企业级项目经验，深入掌握Flink DataStream核心理论，从而快速、高效地学习Flink技术。

2 亿用户的 MySQL 数据库怎么扛住高并发？这篇《大型项目 MySQL 性能优化实例.pdf》讲得还挺细。一个在线用户破两千万的系统，要求响应控制在 0.1 秒，光是这个目标就够硬核的。文里拆成四层优化思路，架构、设计、系统、配置，一步步来，还挺有条理的。架构那块讲了不同存储引擎的场景选择，比如InnoDB适合事务密集型的操作，MyISAM更偏读多写少，嗯，老开发肯定知道，关键是讲得比较接地气，适合拿来参考。设计层有点意思，说到了反范式在大数据下的实用性。别老想着表设计必须规范，有时候适当“破坏”一下规则，查询反而快。字段类型、编码选 UTF-8 这些也都点到了。系统优化那段我挺喜欢的。讲

探讨数据库课程设计的实际操作，重点涵盖Java、JSP、SSM框架与MySQL数据库的整合与应用。

企业级Hadoop 2.x项目实战课程主要面向对大数据开发和运维有实际需求的企业和个人。Hadoop作为一个分布式存储和计算的框架，已被广泛应用于处理大规模数据集。在当今的大数据时代，掌握Hadoop技术已经成为企业IT人才必备的技能之一。课程的授课对象主要是具备一定的软件开发经验和计算机专业知识的在职人员。通常要求具备本科以上学历、至少一年的软件开发经验，并且熟练掌握Java编程语言。此外，对于希望进入大数据云计算行业的人来说，良好的英语基础也是必要的，以便能够阅读和理解英文技术文档。课程内容涵盖了大数据平台的基础环境搭建、文件日志分析项目、数据实时查询项目、机器学习与实时计算项目等。这些项