32、实时数据仓库之app端购物车流量数据模拟

youfanedu 2023-01-13 03:17:11

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项目任务书模板： 1.设计题目：基于STM32的智能路口监控系统 2.要论文吗？不要 3.单片机：STM32F103系列 4.传感器：超声波、噪音 5.上位机APP：OneNet平台 6.其他关键字：WIFI，OneNet平台，本地显示，智能信号灯控 7.洞洞板/PCB：洞洞板(要焊接) 8.需要我们做什么和你想要什么，具体一些： ①超声波传感器实时监测：车流量（程序模拟车流量）、车速； ②噪音传感器实时监测：汽车鸣笛噪音； ③将以上三种数据本地LCD屏显示，并通过WIFI模块实时上传至OneNet平台； ④根据路口两个方向的车流量智能控制红绿灯(高峰小时车流量达到1800辆时)。

数据爆炸式增长，采集、储存、计算，挑战。日志采集：AplusJS web端；UserTrack app端。离线计算、实时计算，构建统一、规范、可共享。从数据计算频率角度分为：离线数据仓库 T+1 实时数据仓库 数据加工链路分层： 1、 ...

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。

数据仓库的数据体系和数据加工链路 1. 数据体系 数据仓库的数据体系主要分为数据采集、数据计算、数据服务和数据应用。 1）数据采集层数据采集体系包括web端日志采集技术方案和app端日志采集技术方案。数据采集分为日志采集和数据库数据同步两部分。对大数据系统而言，数据同步指数据从业务系统同步进入数据仓库和数据从数据仓库同步进入数据服务和数据应用两个方面。 2）数据计算层数据计算层包括Maxcompute离线计算平台、Streamcompute实时计算平台、Onedata数据整合及管理体系。从数据计算频率的角

基于Flink+Doris构建高性能高扩展的全端实时数据仓库视频教程课程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。

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