2023年国赛高职大数据应用开发任务书题库分析
通过分析2023年国赛高职大数据应用开发赛方发布的10套任务书题库，可以看出，任务涉及的业务方面，基本上与2022年的国赛和2023年省赛的题目是相同的（电商数据，或工业数据），这部分小白学苑去年和今年的赛题解析参考中都已经涵盖，因此本次国赛解析不再就业务方面给出参考。如有需要，可参考"2022省赛专区"、"2022国赛专区"和"2023省赛专区"中的解析参考。
但是2023年国赛高职大数据应用开发赛项，还是有部分变化，主要体现在增加了对新的大数据组件的安装和使用的考察。因此，本解析专题主要针对这些新变化进行分析，并给出实现参考。
任务A：大数据平台搭建(窗口环境)
在任务A中，除了传统的大数据组件（Hadoop、Hadoop HA、Hive、HBase、Kafka、Spark、Flink、Flume等）的安装外，今年多了两个新组件的安装考察：ClickHouse和Hudi。
关于ClickHouse和Hudi的相关知识和应用，可参考小白学苑的ClickHouse教程和数据湖Hudi教程。
任务B：离线数据处理
在2023年国赛中，变化最大的是任务B部分。
在赛方提供的10套任务书题库中，“子任务一：数据抽取”和“子任务二：数据清洗”主要涉及到两个数据湖组件的使用：Hive和Hudi。业务均相同，但数据湖组件，或者使用Hive，或者使用Hudi。在去年的省赛、国赛和今年的省赛解析参考中，已经充分讲解了如何集成Spark和Hive实现离线数据处理，因此今年国赛系列解析参考中，着重讲解Spark与Hudi集成以实现离线数据抽取、数据清洗和指标计算任务。
“子任务三：指标计算”部分，均增加了对工作流组件的使用考察，主要包括Azkaban或DolphinScheduler。
任务C：数据挖掘
在数据挖掘部分，没有新变化，可参考2022年国赛和2023年省赛专区中的数据挖掘部分赛题解析参考。
任务D：数据采集与实时计算
在数据采集与实时计算部分，没有新变化，可参考2022年国赛和2023年省赛专区中的数据采集与实时计算部分赛题解析参考。
任务E：数据可视化
在数据可视化部分，没有新变化，可参考2022年国赛和2023年省赛专区中的数据可视化部分赛题解析参考。
任务F：综合分析
我们将根据陆续提供赛方所提供的10套任务书题库中综合分析题目的参考。
综合分析任务参考。