Go 大数据处理（ETL / 流处理）培训课程大纲
一、培训对象
1. 熟练掌握Go语言基础（变量、函数、结构体、接口、goroutine、channel等），具备基础Go开发能力的开发者；
2. 从事大数据、ETL开发、数据中台相关工作，希望使用Go语言提升数据处理效率的技术人员；
3. 具备基础大数据认知（数据采集、清洗、存储），需开发高效ETL工具、流处理程序的数据开发/运维人员；
4. 对Go大数据处理、ETL开发、流处理有学习需求，计划深耕大数据领域的计算机相关专业在校生。
二、培训目标
1. 掌握大数据处理核心概念（ETL、流处理/批处理、数据脱敏等），理解Go语言在大数据领域的优势与应用场景；
2. 熟练使用Go开发ETL工具，完成数据采集、清洗、转换、加载全流程实现，适配各类数据源与存储介质；
3. 理解流处理核心原理，能够使用Go及相关框架开发流处理程序，实现实时数据处理与分析；
4. 具备大数据处理程序调试、优化能力，能够解决数据量大、处理效率低等问题，适配企业实际大数据场景。
三、培训内容与案例说明
Go大数据处理基础与环境准备
1. 大数据处理核心认知：ETL与流处理/批处理的区别、应用场景，Go在大数据处理中的优势及主流工具简介；
2. 开发环境配置：Go环境优化、第三方库管理（go mod）、数据处理相关库（csv、json、xlsx等）集成；
3. 核心基础：Go并发编程（goroutine、channel）在数据处理中的应用，提升数据处理效率；
4. 简单案例：开发简易数据读取工具，实现本地CSV/JSON文件数据读取、解析并输出结构化数据。
Go ETL工具开发实战
1. ETL全流程解析：数据采集（文件、数据库、接口数据源）、数据清洗（去重、去空、格式标准化）、数据转换（字段映射、脱敏）、数据加载（写入数据库、文件）；
2. 核心技术实现：Go操作主流数据库（MySQL、PostgreSQL）、HTTP接口数据采集、数据脱敏（手机号、身份证号）实现；
3. ETL工具优化：并发处理、异常重试、日志记录、处理进度监控，提升工具稳定性与效率；
4. 简单案例：开发简易ETL工具，从CSV文件采集用户数据，清洗去重后，将结构化数据加载至MySQL数据库。
Go流处理核心实现
1. 流处理基础原理：实时数据采集、流式计算核心概念，流处理与批处理的适用场景对比；
2. 主流框架与库应用：Go流处理库（如gorush、ksqlDB客户端）使用，实时数据接收与处理实现；
3. 核心功能开发：实时数据过滤、聚合计算、异常数据处理、结果实时输出（写入缓存、推送接口）；
4. 简单案例：开发实时日志流处理工具，采集服务器实时日志，过滤错误日志并进行计数统计，实时输出统计结果。
综合实战与优化
1. 综合实战：开发一套简易大数据处理套件，包含ETL工具（数据库与文件数据同步）与流处理工具（实时日志分析）；
2. 常见问题排查：数据不一致、处理效率低、并发冲突、异常数据漏处理等问题的定位与解决；
3. 实战优化：优化并发处理逻辑、减少IO阻塞、完善错误重试机制，提升数据处理吞吐量；
4. 简单案例：优化综合套件，实现ETL数据同步定时执行、流处理结果缓存，解决大数据量下的处理瓶颈。
四、培训总结
本课程聚焦Go大数据处理（ETL/流处理）实战，贴合企业实际大数据场景，从基础认知到综合实战层层递进，兼顾理论讲解与实操落地。课程以Go语言为核心，重点讲解ETL全流程开发、流处理核心实现，每个模块配套简易可运行案例，帮助学员快速掌握Go大数据处理核心技能。课程适配有Go基础的数据开发、运维人员及相关在校生，重点解决大数据处理中的效率、稳定性问题，引导学员规范开发流程，提升程序调试与优化能力，助力学员夯实大数据领域核心技术基础，适配企业大数据处理相关岗位需求。
