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课程目录：
【第一周】架构师转型方法与架构设计理论：向大数据架构师转型
第1节: 架构设计与架构师
任务1： 架构的定义
任务2： 架构设计的维度
任务3： 架构师角色
任务4： 架构设计与大数据
任务5： 架构设计的表现形式
任务6： 直播答疑
第2节: 架构风格与架构模式
任务7： 软件技术理论体系
任务8： 架构风格及应用(上)
任务9： 架构风格及应用(下)
任务10： 架构模式及应用
任务11： 互动答疑
第3节: 程序员VS架构师、架构师转型模型
任务12： 程序员VS架构师(上)
任务13： 程序员VS架构师(下)
任务14： 架构师转型模型
任务15： 作为架构师开展工作
第4节: 面向对象设计原则
任务16： 设计原则的作用与SRP原则
任务17： OCP、LSP、ISP原则
任务18： DIP、迪米特、合成聚合复用原则
任务19： 命令-查询分离、惯例优于配置、关注点分离原则
【第二周】架构师转型方法与架构设计理论：向大数据架构师转型
第1节: RPC架构与网络通信
任务20： RPC架构
任务21： 网络通信事件、模型、原理
任务22： 网络传输协议-TCP、HTTP、RMI、Hessian
任务23： 网络传输协议-Dubbo协议
第2节: 序列化与远程调用
任务24： 序列化概念、方式、原理、功能、需求
任务25： 序列化工具与实现
任务26： 序列化在大数据体系中的应用
任务27： 服务远程调用
任务28： 组件设计原则的应用
第3节: 组件设计原则及应用
任务29： 组件设计原则
任务30： 组件设计原则的应用
第4节: 设计模式及应用
任务31： 设计模式分类
任务32： 设计模式在Mybatis中的应用
第5节: 架构模型
任务33： 领域模型概述
任务34： 设计模式和代码模式概述
【第三周】架构师转型方法与架构设计理论：RPC架构+分布式架构（一）
第1节: RPC实现及在大数据体系中的应用
任务35： Dubbo基本用法
任务36： Dubbo高级配置
任务37： Thrift框架配置与应用
任务38： Hadoop RPC框架
第2节: 分布式系统架构体系与基本原理
任务39： 分布式系统详解
任务40： 面向服务SOA架构
任务41： REST架构设计
任务42： 分布式设计理念
任务43： CAP理论与BASE思想
第3节: 系统建模
任务44： 用例建模
任务45： 静态和动态建模
任务46： 架构建模
第4节: Dubbo架构与设计原则
任务47： Dubbo整体架构
任务48： Dubbo设计原则
第5节: Dubbo服务解析与发布
任务49： Dubbo服务解析
任务50： Dubbo服务发布
【第四周】架构师转型方法与架构设计理论：RPC架构+分布式架构（二）
第1节: 负载均衡与分布式协调
任务51： 集群与负载均衡
任务52： 应用服务器架构
任务53： 分布式协调及在大数据体系中的应用（上）
任务54： 分布式协调及在大数据体系中的应用（下）
第2节: 高可用性架构及在大数据体系中的应用
任务55： 服务可用基本策略
任务56： 集群容错和服务隔离
任务57： 服务降级、熔断和限流和限流（上）
任务58： 服务降级、熔断和限流和限流(下)
任务59： Hystrix原理分析
任务60： 可用性在大数据体系中的应用
任务61： 互动答疑
第3节: Dubbo服务引用与集群
任务62： Dubbo服务引用
任务63： Dubbo集群
第4节: Dubbo注册中心与Zookeeper
任务64： Simple注册中心
任务65： Zookeeper注册中心
【第五周】架构师转型方法与架构设计理论：微服务架构与大数据框架剖析（一）
第1节: 微服务架构与服务建模
任务66： 直面微服务（一）
任务67： 直面微服务（二）
任务68： 微服务建模（一）
任务69： 微服务建模（二）
任务70： 微服务技术选型
第2节: 大数据平台技术框架选型及集群环境
任务71： 大数据架构师大数据技术要求及大数据技术领域重点框架
任务72： 大数据框架企业使用版本说明及重要框架关键版本详解
任务73： 常见企业大数据平台应用及Lambda Architecture三层技术框架剖析
任务74： 大数据平台如何使用Zookeeper进行高可用设计剖析说明
任务75： 基于CDH-5.7.6企业大数据平台搭建的说明及注意事项
第3节: 服务扩展性
任务76： 可扩展性与可伸缩性对比
任务77： 可扩展性理念
任务78： 可扩展性实现
第4节: 服务伸缩性
任务79： 伸缩性的设计理念
任务80： 使用拆分和异步实现伸缩性
任务81： 负载均衡实现伸缩性
任务82： 简单Hash算法的问题
任务83： 一致性Hash算法
任务84： 数据伸缩性
【第六周】架构师转型方法与架构设计理论：微服务架构与大数据框架剖析（二）
第1节: 微服务架构实现技术
任务85： Spring Boot（一）
任务86： Spring Boot（二）
任务87： 服务注册中心（一）
任务88： 服务注册中心（二）
任务89： 负载均衡和API网关（一）
任务90： 负载均衡和API网关（二）
任务91： 配置中心与服务容错
任务92： 案例分析
第2节: 大数据平台数据采集方案及代码演练
任务93： 大数据架构师必备必知大数据技术技能及扩张说明
任务94： 企业大数据平台集群集群数据存储、服务日志、应用临时数据等设置详解
任务95： 企业大数据平台数据采集收集三种架构方式剖析详解
任务96： 针对不同电商的订单数据收集分析架构技术剖析
第3节: 分布式资源调度
任务97： 资源调度模型
任务98： 主流资源调度器
【第七周】架构师转型方法与架构设计理论：微服务架构
第1节: 微服务数据一致性
任务99： 分布式事务
任务100： 可靠事件模式
任务101： 补偿模式
任务102： TCC模式
任务103： 最大努力通知和人工干预模式
第2节: 消息传递模型与实现
任务104： 消息传递模型
任务105： JMS规范及实现
任务106： AMQP规范及实现
任务107： RocketMQ简介
任务108： 消息中间件对比
第3节: 面向领域的技术设计
任务109： DDD简介
任务110： 子域和界限上下文
任务111： 面向领域架构风格
第4节: 领域驱动设计案例分析
任务112： 实体
任务113： 值对象
任务114： 领域服务与事件
任务115： 聚合
任务116： 资源库
任务117： 应用程序
任务118： 案例策略设计
任务119： 案例技术设计
任务120： 案例总结
【第八周】架构师转型方法与架构设计理论：消息驱动与传递系统
第1节: 基于HADOOP 生态系统离线数据分析综合案例
任务121： 本次课程提纲及2017阿里双11实时流式计算框架Blink
任务122： 大数据平台数据采集三种架构方式核心要点及推荐书籍
任务123： B2C电商系统为服务架构及数据采集微服务架构设计（JD卖家日志采集存储查询为例）
任务124： 基于Hive高级案例分析（电商推荐、广告分类和物流跟踪）
任务125： 以JD为例剖析企业基于大数据的数据仓库架构设计与实现思路
第2节: 基于SPARK 生态系统离线数据分析综合案例
任务126： 本次课程提纲及饿了么大数据平台架构赏析
任务127： 大数据可视化分析框架Hue使用及Zeppline与Livy介绍
任务128： 大数据框架Spark设计核心要点、学习Scala语言核心及RDD数据结构
任务129： SparkCore与HBase读写深入剖析及Spark内核与Shuffle
任务130： SparkSQL数据处理及SparkStreaming流式处理四大应用
第3节: 服务拆分
任务131： 服务拆分维度与策略
任务132： 服务依赖关系与数据
任务133： 服务事务边界
第4节: 服务集成
任务134： 系统集成基础
任务135： 接口集成
任务136： 数据集成
任务137： 客户端集成和外部集成
【第九周】架构师转型方法与架构设计理论：数据收集与集成（一）
第1节: Kafka功能与原理分析
任务138： Kafka介绍及基本概念
任务139： Kafka分布式原理分析
任务140： Kafka原理分析-消息传递语义与高可用性
任务141： Kafka新功能-Connector
第2节: 企业应用集成模式与Flume系统架构
任务142： 系统集成的核心问题
任务143： 通道、路由器与转换器
任务144： 端点和系统管理
任务145： Flume基本模型
任务146： Flume特性和核心组件
第3节: 微服务架构基础组件
任务147： 服务路由
任务148： API网关
任务149： 配置服务
第4节: 微服务测试
任务150： 微服务测试简介
任务151： 单元测试与集成测试
任务152： 消费者驱动的契约测试
【第十周】架构师转型方法与架构设计理论：数据收集与集成（二）
第1节: Python数据分析（一）
任务153： 数据分析概念及python基本概述
任务154： python开发环境配置
任务155： python基本类型及容器数据类型-1
任务156： 容器数据类型-2
任务157： python运算符表达式
任务158： python函数
第2节: 大数据实时流式数据分析综合案例
任务159： 四大流式实时处理框架、SparkStreaming三大金典应用场景
任务160： 实时订单案例分析之模拟订单数据（转为JSON格式）发送到Kafka Topic中
任务161： 实时订单案例分析之业务类模板编写（贷出模式）和SparkStreaming 高可用性使用
任务162： 实时订单案例分析之采用Direct方式从Kafka读取数据并实时统计各个省份订单销售额
任务163： 实时订单案例分析之窗口统计分析各省份订单数及集成SparkSQL DSL
任务164： 实时订单案例分析之高级性能优化（能使用DStream#transform就使用）
任务165： 实时订单案例分析之NoSQL数据库Redis安装使用及数据结构
任务166： 实时订单案例分析之通过Jedis将实时分析结果存储Redis
第3节: 微服务部署
任务167： Docker简介
任务168： Dockerfile
任务169： DockerCompose
第4节: 微服务监控
任务170： 日志聚合与ELK
任务171： ELK基础也扩展框架
任务172： 服务跟踪原理
任务173： Spring Cloud Sleuth
【第十一周】架构师转型方法与架构设计理论：数据存储（一）
第1节: Python数据分析（二）
任务174： 最初的爬取方式
任务175： HTML基础及正则表达式
任务176： 案例：51job职位信息抓取
任务177： requests库及beautifulsoup库的使用
任务178： 案例：利用request及beautifulsoup爬取豆瓣网数据
任务179： 面向对象相关知识
任务180： scrapy框架原理及利用scrapy框架爬取豆瓣网数据
第2节: Redis与HDFS架构
任务181： Redis数据结构
任务182： Redis服务器架构
任务183： HDFS基本概念与工作流程
任务184： HDFS HA架构
第3节: 微服务安全
任务185： 微服务中的安全性设计
任务186： 基于Token的认证方案
任务187： JWT机制
【第十二周】架构师转型方法与架构设计理论：数据存储（二）
第1节: HBase与垂直化搜索引擎架构
任务188： Hbase整体结构与存储模型
任务189： Hbase工作流程及其特性
任务190： Lucene模型
任务191： Solr功能及架构
任务192： Elastic Search的功能及架构
第2节: Spark MLlib机器学习
任务193： 机器学习课前小甜点
任务194： 机器学习是什么、做什么及为什么使用SparkMLlib
任务195： Spark MLlib学习建议、数据类型、分类算法概述
任务196： 基于Spark 构建分类模型（使用Kaggle数据集）
第3节: Actor模型和Akka
任务197： Actor的概念
任务198： Actor系统
任务199： 使用Akka开发Actor模型
任务200： Akka中的分发器、路由器和调度器
第4节: Akka分布式消息及在Spark中的应用
任务201： Akka远程调用
任务202： Akka负载均衡和远程调用示例
任务203： Akka集群
任务204： Akka在Spark中的应用
【第十三周】架构师转型方法与架构设计理论：大数据安全性
第1节: 安全性及在大数据体系中的应用
任务205： 信息加密与认证
任务206： HTTPS协议
任务207： OAuth协议
任务208： Kerberos协议
任务209： Apache Sentry
第2节: Spark MLlib算法案例
任务210： 机器学习回归、开发流程步骤及模型优化要点
任务211： 使用Sharing Bike数据基于Spark 构建回归模型
任务212： 使用NewsCorp数据基于Spark 文本分类模型
第3节: 企业服务总线与应用
任务213： 企业服务总线案例与技术
任务214： Spring Integration通道
任务215： Spring Integration路由器
任务216： Spring Integration端点
任务217： 案例分析和实现
第4节: NoSQL综述
任务218： 分布式存储与关系型数据库类比
任务219： NoSQL特征
任务220： NoSQL表现形式
【第十四周】架构师转型方法与架构设计理论：技术管理
第1节: 架构师眼中的技术管理
任务221： 技术管理概述
任务222： 技术创新
任务223： 架构师的软技能
第2节: 大前端架构与数据可视化
任务224： 开场白
任务225： 漫谈大前端架构
任务226： 漫谈前端数据可视化
任务227： 大数据可视化01-Echarts快速上手
任务228： 大数据可视化02-Echarts十大图表展示
任务229： 大数据可视化-Echarts高级
第3节: 流行前端生态技术：React快速上手
任务230： 创建一个webpack项目
任务231： 配置NPM和webpack-dev-server
任务232： 配置babel加载器
任务233： 加载器收尾和插件
任务234： 讲解package.json的作用以及使用
任务235： jsx以及state讲解
任务236： props以及生命周期和refs
第4节: 流行前端生态技术：VUE快速上手
任务237： VUE简介与MVVM模式
任务238： VUE的环境搭建与开发流程
任务239： VUE的数据绑定机制
任务240： VUE中的V-Model与双向绑定机制
任务241： VUE中的常用系统指令详解（一）
任务242： VUE中的常用系统指令详解（二）
任务243： VUE中的常用系统指令详解（三）
任务244： 综合案例讲解（一）
任务245： 综合案例讲解（二）
第5节: Memcached架构
任务246： Memcached特性
任务247： Memcached内存管理策略
任务248： Memcached分布式策略
第6节: Spring Batch数据批处理
任务249： 批处理读写抽象
任务250： 批处理处理过程与健壮性
任务251： SpringBatch模型和健壮性
任务252： SpringBatch批处理方式
【第十五周】架构师转型方法与架构设计理论：面试就业
第1节: 数据分析之可视化技术
任务253：什么是数据分析可视化
任务254： 可视化的意义
任务255： 有趣的可视化展示
任务256： 带你走进可视化的奇妙世界
任务257： 同样的数据不同的展示-Tableau
任务258： 同样的数据不同的展示-Power BI
第2节: 流行前端生态技术：Angular2.x快速上手
任务259： Angular2概述
任务260： 手工搭建Angular2的运行环境
任务261： 快速自动搭建Angular2的运行环境
任务262： 实例快速上手Angular2的开发-01
任务263： 实例快速上手Angular2的开发-02
任务264： 实例快速上手Angular2的开发-02
任务265： 实例快速上手Angular2的开发-03
任务266： 实例快速上手Angular2的开发-04
第3节: 流行前端生态技术：NodeJS快速上手
任务267： Node概述
任务268： Node安装及开发环境配置
任务269： 动手写第一个Node应用
任务270： Node中的模块详解
任务271： Node的模块开发实例-01
任务272： Node的模块开发实例-02
任务273： NPM包管理器初探
任务274： NPM包管理器常用命令
任务275： NPM包管理器实例
任务276： 基于Node构建一个简单的Web服务器
任务277： 基于Node构建一个复杂的Web服务器
任务278： 综合实例
第4节: 架构师面试题分析
任务279： 架构师面试题引导
任务280： 技术架构面试题
任务281： 技术管理面试题
第5节: Apache Shiro架构
任务282： Apache Shiro整体架构
任务283： Apache Shiro核心概念和认证方式
任务284： Apache Shiro认证实现策略
任务285： Apache Shiro授权架构
任务286： Apache Shiro Realm架构
第6节: 需求工程和系统建模概述
任务287： 需求工程与业务架构师
任务288： 用例建模
任务289： 静态建模、动态建模与架构建模
【第十六周】架构师转型方法与架构设计理论：大数据离线项目
第1节: Python+MongoDB使用
任务290： MongoDB的介绍与使用（一）
任务291： MongoDB的介绍与使用（二）
任务292： Python与MongoDB集成开发（一）
任务293： Python与MongoDB集成开发（二）
第2节: Spark MLlib高级项目
任务294： 回顾机器学习概念及聚类KMeans算法思想及功能详解
任务295： 基于KMeans算法网络流量异常检测（一）
任务296： 基于KMeans算法网络流量异常检测（二）
任务297： 基于DataFrame ML引入和核心概念
任务298： 基于SparkMLlib DataFrame API的简易文本分类案例剖析
任务299： 机器学习决策树算法、随机森林算法及GBT算法由浅入深剖析
第3节: Memcached架构
任务300： Memcached特性
任务301： Memcached内存管理策略
任务302： Memcached分布式策略
第4节: Spring Batch数据批处理
任务303： 批处理读写抽象
任务304： 批处理处理过程与健壮性
任务305： SpringBatch模型和健壮性
任务306： SpringBatch批处理方式
【第十七到二十周】大数据架构分析篇：项目实践篇
第1节: 离线项目篇：用户行为（点击、下单及支付）数据分析（SparkCore+HBase）
任务307： 电商离线分析业务数据调研及技术架构设计
任务308： 基于SparkCore用户行为日志数据ETL至HBase表存储
任务309： 基于SparkCore读取HBase表数据进行新增用户多维度统计分析
第2节: 实时项目篇：某信贷实时数据采集存储（Kafka+SparkStreaming+HBase）
任务310： 某信贷实时数据采集存储：业务需求（背景）及分享HBase中meta表剖析
任务311： 总览企业大数据Lambda 架构及Kafka使用
任务312： 某信贷实时数据采集存储：开发流程、Kafka元数据存储及模拟生成支付宝订单数据
任务313： 某信贷实时数据采集存储：采用Direct方式自己管理Offset读取Kafka中数据
任务314： 某信贷实时数据采集存储：将JSON格式数据批量插入HBase表及优化分析
第3节: 基于Python的Spark 大数据分析
任务315： Spark 框架适合机器学习及支持Python语言、Python版本说明及下载
任务316： Spark中pyspark命令行运行、读取HDFS上数据和实现WordCount词频统计
任务317： 配置Spark支持Python模块库到PyCharm的环境中
任务318： 使用PyCharm开发PySpark程序，读取Local和HDFS数据
任务319： 使用PyCharm开发PySpark程序实现词频统计WordCount程序
任务320： 使用Jupyter Notebook开发PySpark程序
任务321： 在Jupyter Notebook中针对航天飞行数据使用SQL和DSL分析统计
第4节: 基于Spark MLlib机器学习推荐系统
任务322： 大数据+机器学习应用常见应用、推荐系统中ALS初始及向量、矩阵是什么
任务323： 推荐系统中协同过滤算法核心、ALS算法思想及ALS两个训练函数（显式和隐式评价）
任务324： ALS矩阵分解模型深入剖析及模型评估指标RMSE说明
任务325： 使用Jutypter Notebook开发针对电影评分数据进行特征构建和使用ALS训练模型
任务326： 使用Jupyter Notebook开发使用模型给用户和产品进行推荐、计算RMSE值
任务327： 回顾复习协同过滤算法核心要点及ALS算法矩阵分解
任务328： 推荐系统模型保存、加载及推荐和企业中推荐系统核心要务
任务329： 使用Scala语言开发对音乐推荐数据训练模型（ALS中隐式评价函数）
任务330： 组合ALS算法中多个超参数训练模型、评估模型找到最佳模型
任务331： 综合分析不同超参数组合训练不同模型状况（显示与隐式）
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一、课程讲师介绍
二、课程内容
