第一章：大数据平台架构设计哲学
- 架构演进路线图
分层解耦： 存储层：对象存储（S3/MinIO）与HDFS的混合架构 计算层：批流一体引擎（Spark/Flink）的调度策略 服务层：API网关与权限控制的微服务化改造
高可用设计： 跨机房部署：通过Raft协议实现元数据强一致 故障转移：ZooKeeper选举与VIP漂移的联动机制
- 技术选型矩阵
离线计算： Hive on Spark：TEZ引擎的替代方案 增量计算：通过Hudi实现CDC数据捕获
实时处理： Flink状态管理：RocksDB与堆内状态的适用场景 窗口机制：事件时间与处理时间的权衡
- 扩展性设计
弹性伸缩： K8s集成：通过Spark Operator实现计算资源动态调度 混部策略：CPU隔离与NUMA架构优化
异构计算： GPU加速：通过RAPIDS库实现Spark SQL加速 存算分离：通过Alluxio缓存加速远程读取
第二章：数据湖与数据仓库融合架构
- 湖仓一体实现
存储层： 冰川架构：冷热数据分层存储（S3 Glacier vs 标准存储） 事务支持：通过Iceberg实现ACID兼容
计算层： 统一元数据：Hive Metastore与Glue Catalog的双向同步 计算引擎：Trino与Spark的查询下推优化
- 数据治理集成
元数据管理： 数据血缘：通过Atlas自动捕获ETL作业关系 数据目录：通过Amundsen实现自助式数据发现
数据质量： 规则引擎：Great Expectations的自定义校验 质量看板：通过Superset监控数据健康度
- 性能优化实践
小文件治理： 合并策略：通过Spark定时任务合并Parquet文件 预创建分区：Hive动态分区裁剪优化
缓存策略： 结果集缓存：通过Redis缓存高频查询结果 UDF缓存：通过Jinjava实现模板化UDF复用
第三章：实时计算平台构建
- 实时架构设计
采集层： 多源接入：通过Flume+Kafka实现日志与DB日志采集 协议适配：支持Protobuf与Canal的增量解析
处理层： 状态管理：Flink Checkpoint与SavePoint的协同 Exactly-Once：通过两阶段提交实现端到端一致性
- 性能调优技巧
反压治理： 背压机制：通过Flink WebUI监控反压节点 资源隔离：通过Cgroup限制单个TaskManager资源
乱序处理： Watermark策略：动态调整允许的迟到时间 侧输出流：通过OutputTag捕获迟到数据
- 监控体系搭建
指标监控： 端到端延迟：通过Prometheus采集Checkpoint间隔 吞吐量：通过Kafka Lag监控消费积压
日志分析： 全链路追踪：通过SkyWalking实现请求级追踪 异常检测：通过ELK构建日志聚类分析
第四章：数据治理体系实施
- 数据资产化管理
元数据治理： 业务元数据：通过数据字典关联业务术语 技术元数据：通过SQL解析自动生成血缘
数据分类分级： 敏感度识别：通过正则表达式与NLP识别PII数据 标签体系：构建业务-技术-安全三维标签
- 数据质量管控
规则配置： 基础校验：非空、唯一性、格式验证 业务规则：通过Drools实现复杂业务逻辑校验
质量评估： 完整性指标：缺失率与填充率统计 一致性检查：跨表关联字段值比对
- 数据安全合规
访问控制： 动态脱敏：通过Ranger实现字段级权限控制 审计追踪：通过Apache Atlas记录数据访问链
加密实践： 静态加密：通过HDFS透明加密与KMS集成 动态加密：通过SQL标准函数实现运行时加密
第五章：平台运维与优化
- 资源管理策略
混部实践： 资源隔离：通过Cgroup v2实现CPU/内存硬限制 调度策略：通过Yarn NodeLabel实现异构资源池
成本优化： 竞价实例：通过Spot实例降低闲时计算成本 存储分层：通过S3生命周期策略自动转储
- 故障诊断方法
慢查询分析： 执行计划：通过EXPLAIN命令优化Spark SQL 资源画像：通过Ganglia监控节点级资源使用
链路追踪： 全链路拓扑：通过Zipkin构建服务调用图谱 火焰图：通过Perf工具定位CPU热点
- 升级演进规划
版本管理： 滚动升级：通过K8s蓝绿部署实现零停机 兼容性测试：通过Tempalte兼容新旧API
架构演进： 存算分离：通过JuiceFS替代HDFS的可行性验证 云原生改造：通过Spark on K8s替代传统集群
第六章：行业场景化落地
- 金融风控场景
实时反欺诈： 规则引擎：通过Apex实现毫秒级决策 模型部署：通过PMML实现Flink中的模型推理
数据治理： 监管报送：通过数据血缘实现报送链路追溯 审计合规：通过区块链存证确保数据不可篡改
- 智能制造场景
时序数据处理： 时序数据库：通过TimescaleDB优化设备数据存储 异常检测：通过孤立森林算法实现设备故障预测
平台优化： 边缘计算：通过K3s实现轻量级边缘节点部署 混合存储：通过InfluxDB与S3的冷热分层
- 智慧城市场景
空间数据处理： 地理围栏：通过GeoHash实现区域事件触发 可视化：通过Kepler.gl实现时空数据渲染
平台扩展： 视频流处理：通过GStreamer接入视频AI分析 多模态融合：通过Milvus实现向量检索与标量查询关联
第七章：未来趋势与架构师成长
- 技术演进方向
存算分离： 计算引擎：通过Dask替代Spark的可行性 存储服务：通过JuiceFS实现POSIX兼容
智能化运维： 根因分析：通过Kubernetes Event实现故障自愈 容量规划：通过Prophet实现资源需求预测
- 架构师能力模型
技术广度： 云原生：熟悉AWS/Azure/GCP大数据服务 硬件优化：了解NVMe/RDMA对存储性能的影响
商业洞察： 成本建模：通过TCO模型评估架构方案 风险评估：通过FMEA识别架构脆弱点
- 行业生态布局
开源社区： 贡献者路径：从提交Issue到成为Committer 会议演讲：通过DataWorks Summit提升影响力
标准制定： 白皮书撰写：通过DAMA数据治理框架认证 专利布局：通过架构设计专利构建技术壁垒
