多层次构建企业级大数据平台，成就全能型大数据开发|高清完结

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课程简介

为什么需要「多层次」构建很多人学大数据，停留在把 Hadoop、Spark 跑起来就算入门，但真正进入企业项目时，面对的是资源调度、数据隔离、多租户管理、数据质量治理以及上层应用落地的复杂问题。单点工具的使用经验，无法直接迁移为平台级的架构能力。本课程的核心价值，在于打破这种碎片化学习，从企业级视角出发，通过从 0 到 1 的分阶段分层构建，让你理解平台…

已有 1 人浏览发布 2026-10-07 更新 2026-10-07

为什么需要「多层次」构建

很多人学大数据，停留在把 Hadoop、Spark 跑起来就算入门，但真正进入企业项目时，面对的是资源调度、数据隔离、多租户管理、数据质量治理以及上层应用落地的复杂问题。单点工具的使用经验，无法直接迁移为平台级的架构能力。本课程的核心价值，在于打破这种碎片化学习，从企业级视角出发，通过从 0 到 1 的分阶段分层构建，让你理解平台是如何像盖楼一样，逐层叠加基础设施、服务支撑和上层应用能力的。这不仅是技术的堆叠，更是思维模式的转变：从「会用工具」升级为「能设计并落地平台」，解决的是从局部技能到整体工程能力的断层问题。

门槛与分步学习路径

本课程适合已经具备 Linux 基础、熟悉 Hadoop 核心组件（HDFS、YARN）基本操作，并希望向大数据平台架构或数仓开发方向进阶的开发者。如果你目前只停留在 API 调用层面，缺乏对集群整体运作机制的理解，或者想补齐在数据仓库建设和数据应用方面的短板，这份资料提供了系统的实战路径。建议的学习顺序非常关键：先跟着建立基础集群管理能力，理解节点规划与高可用部署，这是地基；接着深入平台能力层建设，包括调度系统、元数据管理和安全控制，这是框架；然后进入数仓建设实战，掌握分层设计与模型规范，这是墙壁；最后聚焦数据应用，将数据转化为可查询、可分析的业务资产，这是装修。这种由底向上的路径，确保每一步都有扎实的前置知识支撑，避免好高骛远导致的基础不牢。

学完产出与资料配合

完成本课程后，你将能够独立规划并搭建一个满足中小规模企业需求的大数据平台，涵盖从底层集群维护到上层数据服务的全流程。你可以胜任大数据平台运维、数仓工程师或数据开发等岗位的核心工作，具备解决集群故障、优化数据链路、设计数仓模型的实际能力。资料包中包含的源码和配置文件，是为对照实践而设计的。请务必亲手搭建环境，复现每一个构建步骤，而不是仅仅观看演示。通过对比自己的实现与标准方案的差异，你才能真正内化这些工程经验，形成可复用的技能体系，而不是停留在被动接收信息的层面。只有经过亲手实践，那些关于平台构建的知识才能转化为你简历上经得起推敲的项目经验。

课程介绍

多层次构建企业级大数据平台，成就全能型大数据开发，。本课程通过从0到1，多阶段分层构建大数据平台核心，6大纬度，带你高效构建属于自己的“全能型”技能体系，全流程实战，提升你的集群管理+平台能力层建设+数仓建设+数据应用实战能力，助力你尽早成为 “全能型” 大数据技术人才。

课程目录

├── 1-你好，大数据平台！/
│ ├── [ 29M] 1-1 做驾驭“多赛道” 的 “全能型” 大数据人才，获岗位自由切换和晋升“优先权”
│ ├── [ 14M] 1-2 如何成为一个大数据工程师
│ ├── [7.0M] 1-3 站在数据工程师角度看大数据平台
│ ├── [ 25M] 1-4 一叶知秋：企业大数据平台初探
│ └── [8.3M] 1-5 浅谈大数据平台和数据中台的关系
├── 2-大数据平台的地基：快速搞定Hadoop集群安装部署/
│ ├── [3.6M] 2-1 阶段一：做集群的管理者
│ ├── [ 11M] 2-2 拆解自动部署步骤
│ ├── [ 46M] 2-3 JSch实现远程命令执行
│ ├── [ 36M] 2-4 Freemarker实现配置自动生成
│ ├── [ 32M] 2-5 核心模块：配置文件加载
│ ├── [ 40M] 2-6 核心模块：机器初始化及免密
│ ├── [ 41M] 2-7 核心模块：配置模板生成
│ ├── [ 40M] 2-8 自动部署核心逻辑开发
│ ├── [ 68M] 2-9 自动部署Hadoop集群
│ └── [3.2M] 2-10 本章小结
├── 3-平台基础模块之监控和预警/
│ ├── [ 13M] 3-1 监控系统的必要性
│ ├── [ 37M] 3-2 Prometheus实现机器监控
│ ├── [ 28M] 3-3 PromQL查询及报警配置
│ ├── [ 13M] 3-4 再谈Prometheus架构
│ ├── [6.1M] 3-5 Hadoop重点监控指标梳理
│ ├── [ 25M] 3-6 实战：Hadoop重点监控采集及监控图表配置
│ ├── [ 37M] 3-7 扩展：自定义Exporter开发
│ └── [3.2M] 3-8 本章小结
├── 4-平台底层引擎之HDFS存储治理/
│ ├── [8.8M] 4-1 认识数据治理
│ ├── [ 10M] 4-2 数仓分层策略
│ ├── [6.5M] 4-3 HDFS元数据分析
│ ├── [ 20M] 4-4 FSImage元数据分析
│ ├── [ 23M] 4-5 实战：遍历HDFS存储空间
│ ├── [8.5M] 4-6 Hadoop3新特性：EC纠删码技术
│ ├── [ 27M] 4-7 EC转换命令测试
│ ├── [8.2M] 4-8 为什么HDFS不适合存储小文件
│ ├── [5.8M] 4-9 如何解决小文件存储的问题
│ ├── [ 53M] 4-10 实战：Text类型小文件合并程序开发
│ ├── [ 16M] 4-11 实战：ORC类型小文件合并程序开发
│ └── [3.6M] 4-12 本章小结
├── 5-平台底层引擎之YARN计算治理/
│ ├── [9.0M] 5-1 认识计算治理
│ ├── [ 15M] 5-2 YARN的三类调度策略
│ ├── [ 47M] 5-3 CapacityScheduler配置实战
│ ├── [5.4M] 5-4 任务分析组件：Dr Elephant
│ ├── [ 19M] 5-5 DrElephant采集任务运行信息
│ └── [4.1M] 5-6 本章小节
├── 6-企业数据平台建设第一步：打造集群管理平台/
│ ├── [8.1M] 6-1 设计一个集群管理平台
│ ├── [6.4M] 6-2 数据采集和集群概览功能详解
│ ├── [5.0M] 6-3 HDFS数据治理模块详解
│ ├── [4.7M] 6-4 YARN计算治理模块详解
│ ├── [ 55M] 6-5 核心功能：HDFS JMX采集
│ ├── [ 66M] 6-6 核心功能：Yarn JMX采集
│ ├── [ 11M] 6-7 HDFS健康度评分指标
│ ├── [ 18M] 6-8 HDFS基础数据采集详解
│ ├── [ 94M] 6-9 核心功能：HDFS 数据详情采集
│ ├── [ 14M] 6-10 认识规则引擎
│ ├── [ 47M] 6-11 规则引擎Drools实战
│ ├── [ 71M] 6-12 核心功能：HDFS健康度评分
│ ├── [ 12M] 6-13 YARN健康度评分指标
│ ├── [ 67M] 6-14 核心功能：YARN健康度评分
│ ├── [ 52M] 6-15 集群概览服务及接口
│ ├── [ 26M] 6-16 存储计算详情列表服务及接口
│ ├── [ 60M] 6-17 健康度评分服务及接口
│ ├── [ 40M] 6-18 审计日志服务及接口
│ └── [ 30M] 6-19 集群管理平台前端开发及联调
├── 7-扩展：Hadoop如何开发和测试/
│ ├── [ 17M] 7-1 Hadoop开发与测试
│ ├── [ 16M] 7-2 基准测试工具：TestDFSIO
│ ├── [ 20M] 7-3 基准测试工具：NNBench
│ ├── [9.3M] 7-4 基准测试工具：MRBench
│ ├── [ 26M] 7-5 Yarn SLS测试实战
│ ├── [8.7M] 7-6 Hadoop上线流程
│ └── [5.1M] 7-7 本章小结@优库it资源网
├── 8-扩展：面试题和分布式系统延伸/
│ ├── [7.9M] 8-1 逃不过的面试
│ ├── [ 11M] 8-2 常见Hadoop面试题（一）
│ ├── [7.7M] 8-3 常见Hadoop面试题（二）
│ ├── [4.0M] 8-4 Prometheus面试题
│ ├── [ 16M] 8-5 聊聊分布式系统
│ ├── [9.7M] 8-6 再看HDFS存储架构
│ ├── [ 17M] 8-7 分布式系统的中心化问题
│ ├── [ 11M] 8-8 再谈CAP定理
│ └── [ 11M] 8-9 阶段小结
├── 9-企业数据平台建设第二步： 实现统一数据视图/
│ ├── [ 10M] 9-1 阶段二：做数据处理的执行者
│ ├── [9.4M] 9-2 阶段二学习路线图
│ ├── [ 15M] 9-3 为什么建设统一数据视图
│ ├── [ 11M] 9-4 元数据管理的三个问题
│ ├── [ 13M] 9-5 统一数据视图架构及模块划分
│ ├── [ 66M] 9-6 数据源模块实体及链接参数抽象
│ ├── [ 78M] 9-7 核心功能：多数据源管理及验证
│ ├── [ 48M] 9-8 核心功能：多数据源链接抽象
│ ├── [ 65M] 9-9 核心功能：多数据源元数据查询功能
│ ├── [ 49M] 9-10 核心功能：数据查询功能开发
│ ├── [ 63M] 9-11 核心功能：自动更新库表信息
│ ├── [ 20M] 9-12 数据编目实体介绍
│ ├── [ 42M] 9-13 数据编目服务开发
│ ├── [ 13M] 9-14 数据质量及接口管理模块介绍
│ ├── [ 38M] 9-15 数据质量及接口服务开发
│ ├── [ 33M] 9-16 元数据管理服务前端开发
│ ├── [ 24M] 9-17 番外篇：元数据体系架构的演进
│ ├── [ 13M] 9-18 番外篇：Apache Atlas介绍
│ ├── [9.1M] 9-19 番外篇：DataHub介绍
│ └── [ 16M] 9-20 本章小结
├── 10-平台能力建设之计算引擎/
│ ├── 【更多it资源关注www.】
│ ├── [6.1M] 10-1 大数据计算引擎学习路线
│ ├── [ 14M] 10-2 MapReduce架构图解
│ ├── [ 26M] 10-3 实战：MapReduce实现WordCount程序
│ ├── [9.1M] 10-4 Hive架构图解
│ ├── [ 19M] 10-5 实战：Hive基础命令及JDBC操作
│ ├── [ 16M] 10-6 Spark架构及提交流程
│ ├── [ 19M] 10-7 Spark核心数据结构
│ ├── [ 36M] 10-8 实战：Spark实现WordCount程序
│ ├── [ 28M] 10-9 实战：Spark DataFrame操作
│ ├── [9.9M] 10-10 Spark常见优化策略
│ ├── [ 15M] 10-11 Presto架构介绍
│ ├── [ 13M] 10-12 Presto内存模型介绍
│ ├── [9.8M] 10-13 实战：Presto命令行及JDBC操作
│ ├── [5.4M] 10-14 Hive TestBench介绍
│ ├── [ 14M] 10-15 扩展：再看MapReduce性能
│ ├── [ 16M] 10-16 扩展：Shuffle的演进
│ ├── [ 13M] 10-17 扩展：SQL join优化演进
│ ├── [7.4M] 10-18 番外篇：数据血缘之Hive Hook
│ ├── [ 38M] 10-19 番外篇：实战HiveHook表级别数据血缘
│ ├── [4.0M] 10-20 番外篇：数据血缘之Presto EventListener
│ ├── [ 60M] 10-21 番外篇：实战PrestoEventListener获取运行SQL
│ ├── [7.3M] 10-22 番外篇：数据血缘之SparkListener
│ └── [5.2M] 10-23 本章小结
├── 11-平台能力建设之数据采集服务/
│ ├── @更多it资源关注www.
│ ├── [ 11M] 11-1 为什么要建设数据管道
│ ├── [ 12M] 11-2 DataX架构介绍
│ ├── [ 54M] 11-3 实战：Datax实现Mysql和HDFS数据采集
│ ├── [ 30M] 11-4 实战：Datax增量采集配置
│ ├── [7.9M] 11-5 SeaTunnel架构介绍
│ ├── [ 31M] 11-6 实战：SeaTunnel实现Mysql数据采集
│ ├── [ 15M] 11-7 实战：SeaTunnel增量采集配置
│ ├── [ 10M] 11-8 重探SeaTunnel设计
│ ├── [ 12M] 11-9 SeaTunnel的Zeta引擎
│ ├── [ 11M] 11-10 如何设计一个数据管道系统
│ └── [ 12M] 11-11 本章小结
├── 12-平台能力建设之任务调度服务/
│ ├── [ 10M] 12-1 为什么需要调度系统
│ ├── [8.8M] 12-2 Airflow介绍
│ ├── [ 36M] 12-3 Airflow WebUI介绍
│ ├── [ 41M] 12-4 Airflow DAG实战
│ ├── [ 12M] 12-5 DolphinScheduler介绍
│ ├── [ 30M] 12-6 Dolphinscheduler工作流配置实战
│ ├── [ 24M] 12-7 Dolphinscheduler集成Datax
│ ├── [ 34M] 12-8 Dolphinscheduler任务参数
│ ├── [ 38M] 12-9 Dolphinscheduler特殊任务类型
│ ├── [ 30M] 12-10 Dolphinscheduler资源中心
│ ├── [ 28M] 12-11 Dolphoinscheduler接口
│ ├── [ 21M] 12-12 如何设计一个调度系统
│ └── [ 26M] 12-13 本章小结
├── 13-平台能力建设之数据开发平台/
│ ├── [7.2M] 13-1 为什么需要大数据开发平台
│ ├── [ 19M] 13-2 Zeppelin&Hue介绍
│ ├── [ 23M] 13-3 实战Hue操作HDFS和Hiveserver2
│ └── [ 12M] 13-4 如何设计一个大数据开发平台
├── 14-扩展：深入了解SQL的解析和优化/
│ ├── [6.0M] 14-1 Sql on Hadoop引擎介绍
│ ├── [ 12M] 14-2 Sql on Hadoop引擎平台使用痛点
│ ├── [8.9M] 14-3 统一执行服务介绍
│ ├── [ 13M] 14-4 Calcite介绍
│ ├── [ 18M] 14-5 Calcite架构及集成场景图解
│ ├── [9.6M] 14-6 SQL解析简介
│ ├── [ 66M] 14-7 实战：Calcite解析SQL
│ ├── [ 42M] 14-8 实战：Calcite自定义语法一
│ ├── [ 57M] 14-9 实战：Calcite自定义语法二
│ ├── [ 52M] 14-10 实战：Calcite支持自定义csv数据源
│ ├── [ 11M] 14-11 SQL优化简介
│ ├── [ 10M] 14-12 SQL常用优化规则
│ ├── [ 12M] 14-13 SQL优化核心步骤
│ ├── [ 41M] 14-14 实战：Calcite进行CBO优化
│ └── [ 11M] 14-15 本章小结
├── 15-企业数据平台建设第三步： 统一数据查询入口/
│ ├── [ 22M] 15-1 统一执行服务介绍及技术架构
│ ├── [ 22M] 15-2 核心数据表设计与开发
│ ├── [ 11M] 15-3 gRPC介绍
│ ├── [8.8M] 15-4 grpc通信消息体设计与开发
│ ├── [ 57M] 15-5 高可用方案介绍
│ ├── [ 28M] 15-6 主从选举代码开发
│ ├── [115M] 15-7 Router核心分发模块开发
│ ├── [ 59M] 15-8 执行节点核心模块开发
│ ├── [ 52M] 15-9 辅助分析功能开发
│ ├── [103M] 15-10 Presto执行节点开发
│ ├── [ 95M] 15-11 查询提交方法及接口开发
│ ├── [ 42M] 15-12 查询接口测试
│ ├── [ 55M] 15-13 HiveServer2执行节点开发
│ ├── [9.2M] 15-14 Apache Livy服务介绍
│ ├── [ 68M] 15-15 Spark On Livy执行节点开发
│ ├── [ 50M] 15-16 Livy Client模块开发
│ ├── [ 84M] 15-17 RouterJDBC模块开发
│ ├── [ 17M] 15-18 RouterJDBC测试程序开发
│ ├── [ 48M] 15-19 RouterClient可执行客户端开发
│ └── [9.4M] 15-20 RouterClient功能测试
├── 16-平台能力建设之数据仓库/
… 其余 55 项略，目录共 255 项

多层次构建企业级大数据平台， 成就全能型大数据开发|高清完结