一、【为什么要学习本门课程】——直击行业痛点，破解职业焦虑  

 现状困境：  

- 数据爆炸时代：全球每日新增数据量超50PB，传统单机处理工具（如Excel/SQL）已无法应对TB级数据； 

- 企业刚需缺口：90%以上中大型企业依赖Hadoop/Spark生态，但市场缺乏既懂业务逻辑又精通Spark调优的复合型人才；

- 职业竞争加剧：初级ETL工程师趋于饱和，掌握Spark+机器学习+实时计算的人才薪资溢价达3-5倍；

- 技术迭代风险：纯批处理工程师面临淘汰危机，流批一体、湖仓融合成为新趋势。  

 本课程核心解决问题：  

 能力断层：从“会写简单WordCount”到“独立设计企业级数据流水线”的能力跃迁；  

 效率瓶颈：教你用RDD/DataFrame/SQL多维优化技巧，实现亿级数据秒级响应；

 业务脱节：通过6大真实行业案例（电商风控/日志审计/广告点击预测等），打通技术落地最后一公里；

 职业天花板：培养具备架构设计能力的“T型人才”，胜任大数据开发/数据工程师/数据科学家等多类岗位。 

 *真实学员反馈*：“学完才发现，以前写的Spark作业都是玩具数据！这门课让我第一次处理了10亿条订单日志。”

 三、【主体大纲&设计思路】——四阶成长模型，科学递进式培养  

设计理念：遵循“认知→模仿→创新→超越”的学习规律，采用 “单点突破→串联成线→扩展成面→实战检验” 的螺旋上升结构。  

Spark架构原理、RDD/DataFrame/DataSet转换关系、广播变量/累加器本质、常用算子底层实现      

完成TopN热门商品统计项目       Spark SQL窗口函数、Catalyst优化器原理、外部数据源集成（Hive/MySQL/Elasticsearch）  

实现多维漏斗分析看板         

实时流处理（Structured Streaming + Kafka）

机器学习管道（MLlib特征工程+LR/GBDT）

生产环境调优实战（内存分配/并行度/序列化选型）、故障诊断工具链、A/B测试AB实验框架搭建   

提交企业级性能优化报告  

 特别设计：

- 反模式警示录：列举常见错误写法（如制使用Cache导致Driver OOM），对比正确姿势；  

- 跨界思维训练：同一需求分别用RDD/DSL/SQL三种方式实现，分析各自的优劣场景；  

四、【授课风格】——硬核干货+人性化引导双驱动  

语言风格：  

- 比喻式教学：“把Executor当成快递小哥，Task就是包裹，缓存区相当于临时仓库”；  

- 段子辅助记忆：“记住！凡是能用join的地方尽量别用group by，否则你的Shuffle文件会像双十一快递爆仓！”；  

- 方言穿插：适当使用“咱们先把这个Bug干掉”“这段代码有点皮”等口语化表达，降低理解门槛。  

 内容呈现形式：  

左侧IDE编码区+中间WebUI监控面板+右侧日志输出框同步联动；  

如Join操作如何拆分Map端和Reduce端任务；