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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)
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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
课时名称
课时知识点
51、实时数据仓库DWD层之购物车整合流量域表构建
51、实时数据仓库DWD层之购物车整合流量域表构建
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51、实时数据仓库DWD层之购物车整合流量域表构建
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基于Flink+Doris
构建
高性能高扩展的全端
实时
数据仓库
教程
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
层设计要点-工具域&互动域&
流量
域&用户域相关事实表】
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
CC00031.bdpositions——|Hadoop&
实时
数仓.V11|——|项目.v11|
DWD
层处理|
数据仓库
层数据处理.V1|
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
Flink
实时
仓库-
DWD
层(
流量
域)模板代码
实时
数据仓库
、
实时
数据湖、数据中台三大项目落地方案
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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