58、实时数据仓库DWD层之商品基础数据转换整合

youfanedu 2023-01-13 03:17:13

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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。

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...

在数据处理领域，Hadoop和实时数仓是两种常用的技术，可以为企业提供高效、可靠、灵活和扩展的数据处理支持。在数据仓库层数据处理中，DWD层处理是非常重要的环节，可以帮助企业建立规范的数据仓库，提高数据质量和一致性，为企业提供可靠的数据支持。DWD层处理是指在数据仓库层对数据进行清洗、整合和规范化的过程，以确保数据的准确性和一致性。它是数据仓库建设的重要环节，可以帮助企业建立规范的数据仓库，提高数据质量和一致性，为企业提供可靠的数据支持。在众多的数据处理工具中，Hadoop和实时数仓技术是最为常见的。

DW ：data warehouse 翻译成数据仓库 DW数据分层，由下到上为 DWD,DWB,DWS DWD：data warehouse detail 细节数据层，有的也称为 ODS层，是业务层与数据仓库的隔离层 DWB：data warehouse base 基础数据层，存储的是客观数据，一般用作中间层，可以认为是大量指标的数据层。 DWS：data warehouse service 服务数据层，基于DWB上的基础数据，整合汇总成分析某一个主题域的服务数据，一般是宽表。零、数据加载层：ETL（Ex

课程介绍： Informatica 9.6 实战课程，将从数据仓库体系架构介绍，服务器搭建配置，实例组件操作，丰富的案例，及项目实战开发过程来讲述ETL工具Informatica的实际应用，真正完成数据仓库全流程开发应用，ODS层，EDW层，DM层，学完该课程具备ETL软件开发工程师能力水平，能独立完成项目开发工作，从入门到高级项目开发应用，每个实例都载图，课件，教程，数据等，能达到中高级ETL开发能力，本课程的学习要求，一定跟着实例动手实战，操作才能掌握实例的开发步骤，及开发注意事项。每个组件都用具体案例讲解，保证学以致用。掌握ETL的开发技能，搭建数据仓库体系架构。应对各环境操作。具体数据实操与应用。你将收获：ETL软件开发工程师能力与水平数据仓库体系架构案例综合应用实战ETL实战项目开发数据采集与数据处理数据清洗与数据仓库指标统计学会使用Informatica完成项目开发掌握ETL开发流程掌握数据质量管理适用人群 数据仓库初学者 数据仓库开发工程师数据库开发工程师 BI开发工程师数据可视化工程师大数据开发与应用 数据仓库管理数据管理数据分析师业务数据分析零基础入门ETL ETL大数据处理 数据仓库体系架构图：课程大纲：01_Informatica9.6课程导学02_数据仓库体系介绍03_Oracle_安装04_Oracle_配置.wmv05_PLSQL工具汉化破解06_Informatica9.6安装.wmv07_Informatica9.6服务器配置.wmv08_客户端的安装配置连接.wmv09_客户端工具介绍10_源数据介绍11_入门实例EMP_0112_入门实例EMP_0213_入门实例DEPT表14_表达式Fx组件实例115_表达式Fx组件实例216_聚合组件实例17_查找Lookup组件实例18_过滤Filter组件实例19_Informatica9.6 排序sort组件实例详解20_Informatica9.6 分发器Router组件实例21_Informatica9.6 sql连接查询复习22_Informatica9.6 连接查询同构SQ23_Informatica9.6 连接查询异构JOIN24_Informatica9.6 等级函数Rank实例25_Informatica9.6 数据合并Union组件实例26_Informatica9.6 存储过程Px组件实例27_1行转列案例sql28_2行转列案例ETL过程29_工资大于该职位下平均工资案例30_增量抽取案例31_缓慢变化维案例32_对文件数据的读取写入33_项目1薪酬统计项目介绍34_Informatica 项目1薪酬统计项目接口入库ODS35_Informatica 项目1薪酬统计项目EDW层明细表临时表1sql36_Informatica 项目1薪酬统计项目EDW层明细表临时表2ETL37_Informatica 项目1薪酬统计EDW层明细表138_Informatica 项目1薪酬统计EDW层明细表239_Informatica 项目1薪酬统计EDW层明细表340_Informatica 项目1薪酬统计DM层月考勤统计报表41_Informatica 项目1开发DM层统计报表142_Informatica 项目1开发DM层统计报表243_Informatica 项目1开发DM层统计报表344_Informatica 项目1开发DM层薪资报表145_Informatica 项目1开发DM层薪资报表246_Informatica 项目1开发DM层薪资报表347_Informatica 项目2计费系统项目介绍48_Informatica 项目2计算系统项目ODS层49_Informatica 项目2计费系统EDW层150_Informatica 项目2计费系统EDW层251_Informatica 项目2计费系统EDW层352_Informatica 项目2计费系统DM层

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