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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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83、实时数据仓库之营销域团购数据模拟
youfanedu
2023-01-13 03:17:14
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课时知识点
83、实时数据仓库之营销域团购数据模拟
83、实时数据仓库之营销域团购数据模拟
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83、实时数据仓库之营销域团购数据模拟
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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
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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
-模型
Technorati 标签:
数据
仓库
,模型设计
数据
仓库
的模型设计 A.
数据
建模方法论
数据
仓库
模型设计遵循“自顶向下、逐步求精”的设计原则。 模型设计分为三个阶段: 1,概念模型 对业务的范围和使用,从高度上进行抽象概括,也就是划分主题
域
。 一般划分为8个主题
域
: 客户、服务、服务使用、账务、结算、资源、客服、
营销
为什么要划分主题
域
?
数据
仓库
中的模型设计(转)
Technorati 标签:
数据
仓库
,模型设计
数据
仓库
的模型设计 A.
数据
建模方法论
数据
仓库
模型设计遵循“自顶向下、逐步求精”的设计原则。 模型设计分为三个阶段: 1,概念模型 对业务的范围和使用,从高度上进行抽象概括,也就是划分主题
域
。 一般划分为8个主题
域
: 客户、服务、服务使用、账务、结算、资源、客服、
营销
为什么要划分主题
域
? 划分主题
域
,是根据业务...
数据
仓库
的模型设计
数据
仓库
的模型设计 A.
数据
建模方法论
数据
仓库
模型设计遵循“自顶向下、逐步求精”的设计原则。 模型设计分为三个阶段: 1,概念模型 对业务的范围和使用,从高度上进行抽象概括,也就是划分主题
域
。 一般划分为8个主题
域
: 客户、服务、服务使用、账务、结算、资源、客服、
营销
为什么要划分主题
域
? 划分主题
域
,是根据业务的应用和需要来划分的,是
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)
数据
仓库
(Data Warehouse)简称DW或DWH,是
数据
库的一种概念上的升级,可以说是为满足新需求设计的一种新
数据
库,而这个
数据
库是需容纳更多的
数据
,更加庞大的
数据
集,从逻辑上讲
数据
仓库
和
数据
库是没有什么区别的。为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型
数据
支撑的战略集合,主要是用于
数据
挖掘和
数据
分析,以建立
数据
沙盘为基础,为消灭消息孤岛和支持决策为目的而创建的。
数据
仓库
的应用 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。 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
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。本套课程可以满足世面上绝大多数大
数据
企业级的
数据
仓库
业务场景,全部代码可以直接部署企业,支撑亿级并发
数据
分析。该项目代码也是具有极高的商业价值的,大家可以根据自己的业务进行修改,便可以使用。本课程包含的技术: 开发工具为:IDEA、WebStorm Flink1.9.0 Greenplum5.0.0 Hadoop2.6.0 Hbase1.0.0 Kafka2.1.0 Hive1.1.0 HDFS、MapReduce Redis、Flume Sqoop、Zookeeper MyBatis、EhCache SpringBoot2.0.2.RELEASE SpringCloud Finchley.RELEASE Binlog、Canal MySQL、MyCat Vue.js、Nodejs Highcharts课程亮点: 1.与企业对接、真实工业界产品 2.支持海量
数据
的分析 3.支持全端
实时
数据
分析 4.通用
数据
仓库
分层解决方案 5.
数据
库
实时
同步解决方案 6.主流微服务后端系统 7.电商
数据
仓库
实战指标 8.
实时
加离线多方位分析 9.互联网大
数据
企业热门技术栈 10.分布式
数据
库存储解决方案 11.涵盖主流前端技术VUE+jQuery+Ajax+NodeJS 12.大
数据
热门技术Flink新版本13.集成SpringCloud实现统一整合方案 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,代码企业直接复用,提供企业解决方案。 版权归作者所有,盗版将进行法律维权。
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