51、实时数据仓库DWD层之购物车整合流量域表构建

youfanedu 2023-01-13 03:17:12

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课程总体架构请观看89讲。数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，用于对管理决策过程的支持。数据仓库的应用有：1.数据分析、数据挖掘、人工智能、机器学习、风险控制、无人驾驶。2.数据化运营、精准运营。3.广告精准、智能投放等等。数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的，在企业信息化的过程中，随着信息化工具的升级和新工具的应用，数据量变的越来越大，数据格式越来越多，决策要求越来越苛刻，数据仓库技术也在不停的发展。数据仓库有两个环节：数据仓库的构建与数据仓库的应用。随着IT技术走向互联网、移动化，数据源变得越来越丰富，在原来业务数据库的基础上出现了非结构化数据，比如网站log，IoT设备数据，APP埋点数据等，这些数据量比以往结构化的数据大了几个量级，对ETL过程、存储都提出了更高的要求。互联网的在线特性也将业务需求推向了实时化，随时根据当前客户行为而调整策略变得越来越常见，比如大促过程中库存管理，运营管理等（即既有中远期策略型，也有短期操作型）。同时公司业务互联网化之后导致同时服务的客户剧增，有些情况人工难以完全处理，这就需要机器自动决策。比如欺诈检测和用户审核。总结来看，对数据仓库的需求可以抽象成两方面：实时产生结果、处理和保存大量异构数据。本课程基于真实热门的互联网电商业务场景为案例讲解，结合分层理论和实战对数仓设计进行详尽的讲解，基于Flink+DorisDB实现真正的实时数仓,数据来及分析,实时报表应用。具体数仓报表应用指标包括：实时大屏分析、流量分析、订单分析、商品分析、商家分析等，数据涵盖全端（PC、移动、小程序）应用，与互联网企业大数据技术同步，让大家能够学到大数据企业级实时数据仓库的实战经验。本课程包含的技术：开发工具为：IDEA、WebStorm Flink 1.11.3Hadoop 2.7.5Hive 2.2.0ZookeeperKafka 2.1.0、Spring boot 2.0.8.RELEASESpring Cloud Finchley.SR2Flume 、Hbase 2.2.6DorisDB 0.13.9、RedisVUE+jQuery+Ajax+NodeJS+ElementUI+Echarts+Datav等课程亮点： 1.与企业接轨、真实工业界产品2.DorisDB高性能分布式数据库3.大数据热门技术Flink最新版4.真正的实时数仓以及分层设计5.海量数据大屏实时报表6.数据分析涵盖全端（PC、移动、小程序）应用7.主流微服务后端系统8.数据库实时同步解决方案9.涵盖主流前端技术VUE+jQuery+Ajax+NodeJS+ElementUI+Echarts+Datav10.集成SpringCloud实现统一整合方案11.互联网大数据企业热门技术栈12.支持海量数据的实时数仓报表分析13.支持全端实时实时数仓报表分析14.全程代码实操，提供全部代码和资料 15.提供答疑和提供企业技术方案咨询企业一线架构师讲授，代码在老师的指导下企业可以复用，提供企业解决方案。版权归作者所有，盗版将进行法律维权。

离线数仓-8-数据仓库开发DWD层-工具域&互动域&流量域&用户域相关事实表

一、DW层处理 ### --- DW层处理 ~~~ DW(Data Warehouse 数据仓库层)。 ~~~ 包含DWD、DWS、DIM层，由ODS层数据加工而成。主要完成数据加工与整合， ~~~ 建立一致性的维度， ~~~ 构建可复用的面向分析和统计的明细事实表， ~~~ 以及汇总公共粒度的指标。 ~~~ DWD(Data Ware...

Flink实时仓库-DWD层(流量域)模板代码

课题一高性能高扩展的千亿级实时数据仓库全实现随着我们从IT时代步入DT时代，数据积累量也与日俱增，同时伴随着互联网的发展，越来越多的应用场景产生，传统的数据处理、存储方式已经不能满足日益增长的需求。而互联网行业相比传统行业对新生事物的接受度更高、应用场景更复杂，因此基于大数据构建的数据仓库最先在互联网行业得到了尝试。高性能高扩展的亿级电商全端实时数据仓库全实现（PC、移动、小程序），以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解，对电商数据仓库的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解，具体指标包括：每日、月大盘收入报表、高付费用户分析报表、流量域多方位分析、营销域多方位分析、实时排行榜指标分析、用户主题分析、店铺主题时间区间分析等，数据分析涵盖全端（PC、移动、小程序）应用，与互联网企业大数据技术同步，让大家能够真正学到大数据企业级数据仓库的实战经验。本课程凝聚讲师多年一线大数据企业实际项目经验，大数据企业在职架构师亲自授课，全程实操代码，带你体验真实的大数据开发过程，代码现场调试。通过本课程的学习再加上老师的答疑，你完全可以将本案例直接应用于企业。课题二基于Flink+Hudi构建企业万亿级云上实时数据湖教程随着互联网的发展，数据的不断膨胀，从刚开始的关系型数据库到非关系型数据库，再到大数据技术，技术的不断演进最终是随着数据膨胀而不断改变，最初的数据仓库能解决我们的问题，但是随着时代发展，企业已经不满足于数据仓库，希望有更强大的技术来支撑数据的存储，包括结构化，非结构化的数据等，希望能够积累企业的数据，从中挖掘出更大的价值。基于这个背景，数据湖的技术应运而生。本课程基于真实的企业数据湖案例进行讲解，结合业务实现数据湖平台，让大家在实践中理解和掌握数据湖技术，未来数据湖的需求也会不断加大，希望同学们抓住这个机遇。项目中将以热门的互联网电商业务场景为案例讲解，具体分析指标包含：流量分析，订单分析，用户行为分析，营销分析，广告分析等，能承载海量数据的实时分析，数据分析涵盖全端（PC、移动、小程序）应用。课题三基于电商业务全链路数据中台落地方案（全渠道、全环节、全流程）在互联网发展浪潮中，数据对于企业的价值是非常大的，怎么管理好数据，以及快速挖掘数据价值，共享数据价值，急需一套解决方案，在数据开发中，核心数据模型的变化是相对缓慢的，同时，对数据进行维护的工作量也非常大；但业务创新的速度、对数据提出的需求的变化，是非常快速的。数据中台的出现，就是为了弥补数据开发和应用开发之间，由于开发速度不匹配，出现的响应力跟不上的问题。数据中台解决的问题，包括：效率问题、协作问题、能力问题，数据中台是聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的逻辑概念。本课程基于真实企业数据中台建设架构进行讲解，带大家构建数据中台，通过学习完本课程可以节省你摸索的时间，节省企业成本，提高企业开发效率。课程包含几大模块：数据源管理、数据接入管理、数据质量管理、数据质量报告、数据安全管理、数据查询IDE、数据血缘以及元数据管理、数据中台实战应用等，对于数据中台涉及到的业务以及技术进行详尽的讲解。

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