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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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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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课时知识点
23、实时数据仓库之未分层带来的问题讲解
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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.rar
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。
【大数据】Doris 构建
实时
数仓落地方案详解(一):
实时
数据仓库
概述
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
。
数据仓库
系统的实现与使用(含OLAP重点
讲解
)
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
》...
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
。
数据仓库
与数据挖掘最佳实践
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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