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一、数据中台大纲

1.1、 课程概述

1）数据中台诞生的背景和历史

• 核心价值：解决企业"重复造轮子"问题，通过统一平台实现多业务数据关联。
• 典型问题：数据质量监控、血缘关系管理等场景的标准化处理。
• 行业需求：阿里等企业实践验证了中台模式在数据治理中的必要性。

2）初识数据中台

• 核心组件：Apache Griffin作为数据质量管理工具。
• 功能覆盖：
  • 离线数据库管理（RDBMS等关系型数据库）
  • 实时数据流处理（如Kafka消息队列）
• 实施层级：构成数据中台基础架构的第一层能力支撑。

3）数据治理与Apache Atlas

• 核心功能：元数据管理与数据血缘追踪。
• 关键技术：
  • 元数据搜索与发现机制
  • 数据关联关系可视化
• 概念延伸：区分"元数据"与"元数据的元数据"层级关系。

4）元数据管理

• 管理范围：涵盖Hive、HBase、Kafka等大数据组件的元数据。
• 存储方案：例如Hive元数据通常存储在MySQL特定区域。
• 高级功能：通过Atlas实现跨组件数据血缘关系分析。

5）数据中台企业应用

• 安全集成：与Apache Ranger配合实现权限控制。
• 典型场景：
  • 数据分级授权（如Hive表权限管理）
  • 实时数据管道监控
• API扩展：通过Atlas REST API实现系统集成。

6）数据中台总结

• 综合能力：
  • 数据生命周期管理
  • 质量监控体系
  • 血缘关系追溯
• 实施路径：从工具应用到业务场景落地的完整方法论。

1.2、知识小结

知识点核心内容	考试重点/易混淆点	难度系数
数据中台概念	定义、作用及企业应用场景（解决重复造轮子、数据关联性问题）	数据中台与传统数据平台的区别
数据质量管理（Griffin）	支持离线（RDBMS）与实时（Kafka）数据质量监控	实时与离线场景的技术实现差异
数据治理工具（Atlas）	元数据管理、数据关联与血缘关系发现	元数据 vs. 元数据的元数据
业务元数据管理	Hive/Kafka等组件的元数据存储（如MySQL）与Atlas集成	多组件元数据的统一管理策略
权限控制（Ranger）	与Atlas结合实现数据分级授权（Hive/Kafka元数据权限）	权限粒度与性能平衡
数据导入导出与API	Atlas REST API操作与数据生命周期管理	API调用的安全限制
综合案例实战	数据质量+血缘+权限全流程演练	多模块协同的典型业务场景

二、初识数据中台

2.1、数据中台与存在的意义

2.1.1、 什么是数据中台

• 桥梁作用：数据中台是介于前台和后台之间的中间层，起到数据桥梁作用，类似于数据服务接口的概念。
• 平台特征：形成"大中台、小前台、轻后台"的架构模式，保证中台数据不重复，支持敏捷化开发。
• 技术基础：通过Apache Griffin等数据技术对海量数据进行采集、存储、计算、加工和标准化处理。
• 核心价值：企业级能力复用平台，范围覆盖整个企业而非单个系统，核心价值在于功能复用。

2.1.2、 中台的历史来源

• 起源公司：2015年阿里巴巴借鉴芬兰游戏公司Supercell的团队模式。
• 创新模式：Supercell采用5-7人小团队开发模式，背后有强大中台提供技术支持。
• 管理创新：采用"开发者领导"的倒金字塔管理模式，CEO自称"行业最没权力的CEO"。
• 国内发展：阿里云OneData平台是国内最早的数据中台实践案例。

2.1.3、中台解决了什么痛点

• 企业前方市场与企业内部支撑的冲突

  • 矛盾本质：客户需求多变性与技术支撑稳定性之间的矛盾。
  • 消耗问题：长期应对需求变化会大量消耗企业内部资源。
  • 解决方案：将变化部分与非变化部分分离，有序处理核心问题。

• 前台与后台的冲突

  • 前台特点：需要快速响应用户需求，支持快速迭代和低成本试错。
  • 后台特点：要求扎实稳定，建成后不能轻易改动，改动成本极高。
  • 依赖问题：前台依赖后台数据，后台又依赖业务系统，形成耦合冲突。
  • 解决方向：通过前后台解耦来缓解系统层级的冲突。

• 企业各处是墙

  • 现象描述：大企业普遍存在部门墙、业务墙、数据墙等问题。
  • 产生原因：各部门为自身KPI考虑，不愿支持跨部门协作。
  • 资源浪费：相同服务被不同部门重复建设，造成资源浪费。
  • 解决方案：建立统一数据平台，打破部门壁垒。

2.1.4、 数据中台类型

• 业务中台：提供用户中心、订单中心等可重用服务。
• 算法中台：提供个性化算法能力，增强用户体验。
• 技术中台：解决基础设施、分布式数据库等底层技术问题。

2.2、知识小结

知识点核心内容	考试重点/易混淆点	难度系数
数据中台的定义	介于前台与后台之间的桥梁，实现数据统一管理、标准化和复用	⭐⭐
数据中台的意义	解决企业数据重复建设、部门墙问题，提升开发效率，“大中台、小前台”模式的价值	⭐⭐⭐
历史起源	2015年阿里巴巴借鉴芬兰游戏公司Supercell的团队模式提出中台概念	⭐⭐
关键要素	数据采集、存储、计算、加工的统一标准和口径，复用能力的实现方式	⭐⭐⭐⭐
技术工具	Apache Griffin（数据质量监控）、Apache Flink等，工具选型与实际业务场景的匹配	⭐⭐⭐
解决痛点1	企业内部支撑与外部需求变化的