23、实时数据仓库之未分层带来的问题讲解

youfanedu 2023-01-13 03:17:11

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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，完整版，2021最新课程！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。

数据仓库的概念可以追溯到 20 世纪 80 年代，当时 IBM 的研究人员提出了商业数据仓库的概念。数据仓库概念的提出，是为了解决和数据流相关的各种问题，特别是多重数据复制带来的高成本问题。

系列文章：《一文了解数据库和数据仓库》《DB数据同步到数据仓库的架构与实践》《数据湖(Data Lake)-剑指下一代数据仓库》《从0建设离线数据仓库》《基于Flink构建实时数据仓库》...

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。

本次课程将介绍数据仓库和数据挖掘技术的基本理论和体系架构，通过大型数据仓库和数据挖掘项目案例阐述数据仓库和数据挖掘项目的实施过程和方法。通过实际应用案例介绍数据仓库架构设计、ETL流程、OLAP、ODS、MDM、MDX、DMX、立方体及元数据等重要概念。详细讲解构建数据仓库和数据挖掘体系的核心方法和技术，以及数据质量控制，行业解决方案，并结合实际项目搭建数据仓库和数据挖掘环境。掌握主流数据仓库和数据挖掘厂商及相关软件产品的操作和使用。课程特点：1、培训过程中将以大型项目案例为背景，逐步讲解整个数据仓库和数据挖掘的设计过程和实施方法2、课程将以深入浅出的案例让学员轻松掌握数据仓库和数据挖掘相关技术 3、课程的重点是项目实施，将深入探讨数据仓库和数据挖掘项目的实施问题，逐一解决项目实施过程中所遇到的问题和处理技巧4、结合动手实验和实际项目案例，使学员充分理解数据仓库和数据挖掘架构设计和相关工具的使用

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