126、实时数据仓库之营销域DWD层表构建以及数据转换

youfanedu 2023-01-13 03:17:17

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Spark3+Clickhouse+Hadoop大数据实战课程
数据分析职业是一个多金的职业，数据分析职位是一个金饭碗的职位，前景美好，但是要全面掌握大数据分析技术，非常困难，大部分学员的痛点是不能快速找到入门要点，精准快速上手。本课程采用项目驱动的方式，以Spark3和Clickhouse技术为突破口，带领学员快速入门Spark3+Clickhouse数据分析，促使学员成为一名高效且优秀的大数据分析人才。学员通过本课程的学习，不仅可以掌握使用Python3进行Spark3数据分析，还会掌握利用Scala/java进行Spark数据分析，多语言并进，力求全面掌握；另外通过项目驱动，掌握Spark框架的精髓，教导Spark源码查看的技巧；会学到Spark性能优化的核心要点，成为企业急缺的数据分析人才；更会通过Clickhouse和Spark搭建OLAP引擎，使学员对大数据生态圈有一个更加全面的认识和能力的综合提升。真实的数据分析项目，学完即可拿来作为自己的项目经验，增加面试谈薪筹码。课程涉及内容：Ø  Spark内核原理（RDD、DataFrame、Dataset、Structed Stream、SparkML、SparkSQL）Ø  Spark离线数据分析(千万简历数据分析、雪花模型离线数仓构建)Ø  Spark特征处理及模型预测Ø  Spark实时数据分析(Structed Stream)原理及实战Ø  Spark+Hive构建离线数据仓库（数仓概念ODS/DWD/DWS/ADS）Ø  Clickhouse核心原理及实战Ø  Clickhouse engine详解Ø  Spark向Clickhouse导入简历数据，进行数据聚合分析Ø  catboost训练房价预测机器学习模型Ø  基于Clickhouse构建机器学习模型利用SQL进行房价预测Ø  Clickhouse集群监控，Nginx反向代理Grafana+Prometheus+Clickhouse+node_exporterØ  Spark性能优化Ø  Spark工程师面试宝典       课程组件：集群监控：福利：本课程凡是消费满359的学员，一律送出价值109元的实体书籍.
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--DIM层数据源就是ODS层 --命名规范 --分层标记（dim_）_维度名称_全量/拉链（标记） -- 全量：维度表的全部数据 -- 状态数据为了避免数据出现问题，最好的方式，就是每一天都保存全部数据 -- 绝大多数的维度表都是...
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