大資料實戰：剖析車聯網行業架構與開發細節
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隨著社會的發展、時代的進步，網際網路發展已經到了一個鼎盛的時期。“網際網路+”、“5G”的提出，更加助長了網際網路發展的趨勢。而在網際網路發展中又出現了許多熱詞，如雲計算，大資料，人工智慧等等，這之中大資料尤為突出。
大資料的應用也越來越廣泛，具體到金融、汽車、餐飲、電信、能源、體育和娛樂等領域。下面和大家來聊一聊——車聯網大資料(IOT&BigData)。
物聯網細分領域中，車聯網是指在車輛在執行過程中，存在啟停、駕駛行程、路線選擇、車輛告警場景。通過4G以及5G網路，實現車輛與車企、使用者、政府進行互聯互通，是需要利用雲端計算大資料技術提供更強勁的儲存能力、分析能力、資料快速聚合能力。
如今在5G、人工智慧、萬物互聯時代，車聯網領域迅猛發展，由此產生大量資料，並伴隨著車輛不斷增加，相關資料呈指數增長。
那麼大資料如何解決車聯網領域中，資料高效儲存，即席聚合分析，指標統計等難題，本課程將圍繞以上幾點難題，從細節入手，來了解車聯網行業大資料分析的痛點與具體技術細節。
黑馬程式設計師免費直播課來了
《大資料剖析車聯網行業架構與開發細節》
10月8日 晚19:00
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主講內容
1.車聯網業務架構與細節
2.車聯網技術架構與選型
3.車輛資料採集方案
4.原始資料實時ETL細節(Flink)
5.車聯網資料分散式實時儲存優化(HBase)
6.車聯網特色業務主題(自定義告警規則分析)
直播時間
10月8日 晚19：00
主講教師
金牌講師：魏老師
曾擔任一線網際網路公司雲端計算大資料系統架構與核心開發工程師，對Flink、Spark、Hbase等實時體系有深入研究，有豐富的車聯網行業經驗。主導參與過新能源車聯網大資料平臺、充電基礎設施監控系統、網際網路APP大資料統計分析系統等，解決了資料採集、儲存、統計、分析、建模等流程實現。
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