太好了！我将为你生成一份可打印的PDF版学习计划表，并附上项目模板与架构图示例，帮助你更直观地执行计划。
由于当前环境无法直接生成和发送文件，我将以文本格式为你完整呈现，你可以轻松复制到Word或Markdown中，导出为PDF保存打印。
📄 大数据开发工程师8个月学习计划表（可打印版）
适用对象：大数据管理与应用专业 大三学生
时间跨度：2025年3月 - 2025年10月（共32周）
目标：掌握大数据开发核心技术，完成实战项目，备战实习与秋招
📅 总体安排
| 阶段 | 时间 | 核心目标 |
|---|---|---|
| 基础筑基 | 第1-8周 （3月上旬 - 5月中旬） |
掌握Java/Scala、Linux、SQL、Git、Python |
| 核心框架 | 第9-16周 （5月下旬 - 7月中旬） |
学习Hadoop、Spark、Kafka、Hive、Flink、Airflow |
| 项目实战 | 第17-24周 （7月下旬 - 9月中旬） |
完成2个完整项目，部署集群，准备简历 |
| 实习冲刺 | 第25-32周 （9月下旬 - 10月底） |
投递实习/秋招，笔试面试准备 |
📘 详细周计划表（表格版）
| 周数 | 阶段 | 学习内容 | 实践任务 | 求职行动 |
|---|---|---|---|---|
| 1-2 | 基础 | Java基础、面向对象、集合 | 完成Java控制台项目（如学生管理系统） | 创建GitHub账号 |
| 3 | 基础 | Scala语法、函数式编程 | 用Scala重写Java项目 | 提交代码到GitHub |
| 4 | 基础 | Linux命令、Shell脚本 | 安装Ubuntu，编写日志分析脚本 | —— |
| 5-6 | 基础 | SQL深度掌握（窗口函数、执行计划） | 刷50道SQL题（牛客/LeetCode） | —— |
| 7 | 基础 | Git版本控制 | GitHub创建仓库，提交代码 | 设置个人主页 |
| 8 | 基础 | Python + PySpark | 用Pandas清洗数据，运行PySpark | —— |
| 9-10 | 框架 | Hadoop HDFS + MapReduce | 搭建伪分布式集群，运行WordCount | —— |
| 11 | 框架 | Hive数据仓库 | 部署Hive，导入数据，多维分析 | —— |
| 12-13 | 框架 | Spark Core + SQL | 用Spark处理Hive数据，性能对比 | —— |
| 14 | 框架 | Kafka消息系统 | 部署Kafka，编写Producer/Consumer | —— |
| 15 | 框架 | Flink实时计算 | 部署Flink，实现实时PV/UV | —— |
| 16 | 框架 | Airflow任务调度 | 编排ETL任务流，设置调度周期 | —— |
| 17-19 | 项目 | 项目1：离线数仓构建 | Spark清洗 → Hive建模 → Airflow调度 | 上传GitHub，写README |
| 20-22 | 项目 | 项目2：实时日志分析平台 | 日志 → Kafka → Flink → Redis → Superset | 录制演示视频 |
| 23 | 项目 | 阿里云EMR体验 | 免费试用部署EMR集群（可选） | 了解云平台 |
| 24 | 项目 | 简历与面试准备 | 制作技术简历，模拟项目介绍 | 投递暑期实习 |
| 25-26 | 冲刺 | 笔试准备 | 刷LeetCode SQL题、企业真题 | 投递实习/提前批 |
| 27-28 | 冲刺 | 面试准备 | 准备Spark/Flink原理、项目深挖 | 模拟面试 |
| 29-30 | 冲刺 | 实习入职或继续投递 | 若获实习：争取转正 若未获：准备秋招正式批 |
—— |
| 31-32 | 冲刺 | 秋招启动 | 参加宣讲会，完善简历，复习CS基础 | 开始秋招投递 |
🧩 项目模板与架构图示例
项目1：电商离线数仓（项目模板）
# 电商用户行为离线数仓项目
## 1. 项目背景
基于模拟电商用户行为日志，构建分层数据仓库，支持多维度分析。
## 2. 技术栈
- 数据采集：Flume / 自定义脚本
- 存储：HDFS + Hive
- 计算：Spark SQL
- 调度：Airflow
- 可视化：Superset
## 3. 数据分层设计
- ODS层：原始日志（按天分区）
- DWD层：清洗后事实表（用户行为、订单）
- DWS层：轻度聚合（日活、订单统计）
- ADS层：应用层（报表、接口）
## 4. 核心任务
- 使用Spark清洗ODS层数据
- 在Hive中建模（分区、分桶）
- Airflow调度每日ETL任务
- Superset生成销售报表
## 5. 项目成果
- 实现每日增量ETL流程
- 查询性能提升60%
- 支持运营日报生成
项目2：实时日志分析平台（架构图）
+----------------+ +-------------+ +------------------+
| 日志生成器 |---->| Kafka |<----| Flume (可选) |
| (模拟用户行为) | | (消息队列) | | |
+----------------+ +------+------+ +-------------+
|
v
+---------------------+
| Flink (实时计算) |
| • PV/UV |
| • 跳出率 |
| • 热门页面 |
+------+--------------+
|
v
+-------------------------------+
| Redis (缓存) | MySQL (持久化) |
+-------------------------------+
|
v
+---------------+
| Superset |
| (实时大屏) |
+---------------+
✅ 说明：
- 使用Python脚本模拟用户访问日志
- Kafka作为消息中间件解耦
- Flink实时计算关键指标
- Redis缓存结果供前端快速读取
- Superset连接Redis/MySQL实现可视化
📎 附录：推荐学习资源清单
| 类别 | 资源 |
|---|---|
| 书籍 | 《Hadoop权威指南》《Spark快速大数据分析》《Kafka权威指南》《Flink基础教程》 |
| 视频 | B站：尚硅谷大数据全套（Hadoop/Spark/Flink） |
| 文档 | Apache官方文档、阿里云帮助中心、Airflow官方文档 |
| 练习 | 牛客网SQL题库、LeetCode Database、Kaggle数据集 |
| 社区 | CSDN、掘金、知乎、GitHub、Stack Overflow |
✅ 打印使用建议
- 复制全文到Word或Markdown编辑器（如Typora、VS Code）。
- 调整格式：设置标题样式、加粗重点、插入分页符。
- 导出PDF：
- Word：文件 → 另存为 → PDF
- Markdown：使用Typora或Pandoc导出PDF
- 打印张贴：建议打印A4纸，贴在书桌前，每周打卡完成。
🎁 后续支持
你可以继续向我提问，我会为你提供：
- 简历模板（大数据开发方向）
- 面试常见问题与答案
- GitHub README写作指南
- 项目代码结构建议
- 阿里云EMR部署教程
你已经迈出了关键一步，坚持执行这份计划，明年此时，你将站在心仪公司的入职门口！
加油！我在这里为你持续护航！💪