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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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8、数据接入层之流量域小程序端业务数据结构讲解
youfanedu
2023-01-13 03:17:10
课时名称
课时知识点
8、数据接入层之流量域小程序端业务数据结构讲解
8、数据接入层之流量域小程序端业务数据结构讲解
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8、数据接入层之流量域小程序端业务数据结构讲解
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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
。
大
数据
开发之
数据
仓库项目流程小总结(一)
项目整体介绍 1 数仓整体说明 1.1 技术选型
数据
采集:FLUME 存储平台:HDFS 基础设施:HIVE 运算引擎:SPARKSQL 资源调度:YARN 任务调度:AZKABAN 元
数据
管理:ATLAS 1.2 分层设计: 分层的意义:
数据
管理更明晰!运算复用度更高!需求开发更快捷!便于解耦底层
业务
(
数据
)变化! 1.2.1 ODS层 ODS层:源
数据
层,分为
流量
域
ODS层及
业务
域
ODS层
流量
域
ODS层:
数据
来源于日志服务器(用户行为日志
数据
(APP
端
和WEB
端
)),日志服务器将
数据
生产到Kafka
项目介绍
项目介绍 项目整体介绍 1.项目模型搭建 此项目为
数据
仓库项目,主要是做离线计算的 项目模型:项目分为
流量
域
和
业务
域
两个主题
域
,为了方便管理这么多
数据
,又将每个主题
域
划分为五个层级,分别是ODS层,DWD层,DWS层,ADS层及DIM层,分层的原因为解耦,复用,便于管理,下面我分别介绍一下项目中他们的应用场景 1.1 ODS层 ODS层:源
数据
层,分为
流量
域
ODS层及
业务
域
ODS层
流量
域
ODS层:
数据
来源于日志服务器(用户行为日志
数据
(APP
端
和WEB
端
)),日志服务器将
数据
生产到Kafka,然后使用Fl
高性能实时数仓建设(三):
流量
域
app
端
,pc
端
,
小程序
端
业务
数据
结构
样例
数据
userId 用户id deviceId 设备号 startTimeStamp 进入时间 endTimeStamp 退出时间 appPlatform: 平台 brand: 品牌 screenSize: 分辨率 osTypes: 操作系统 商品: 设备id,频道id,类别id,产品id,用户id,打开时间,离开时间,地区,网络方式,运营商版本,渠道 购物车: 设备id,频道id,类别i...
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微信
小程序
开发的相关知识点,分享
小程序
开发经验。课程站在手机微信移动
端
解决方案的高度,
讲解
微信
小程序
、公众号、企业微信、微信支付,之间的关系。初级开始讲授解微信
小程序
开发的相关知识,包括:微信
小程序
视图层、逻辑层,微信
小程序
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