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Udacity的数据工程课程,专注于使用AWS Redshift构建数据仓库。

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简介:
该存储库旨在支持Udacity的第三个数据工程纳米学位项目,其中核心内容是构建基于AWS Redshift的数据仓库。该项目着重于探索和实践数据仓库模型的构建,具体包括:分析要解决的问题以确定数据库和管道模型;设计数据库架构;利用Python开发ETL流程;理解分析重点并采用星型模式定义事实和维度表;最后,编写ETL管道,该管道通过Python和SQL将数据从两个本地目录中的文件传输到Postgres数据库中的相应表。 任务的核心在于创建完善的数据库架构,并将数据成功加载到PostgreSQL数据库中,同时实现高效的ETL管道以支持后续分析。此外,该项目还利用“”,一个免费提供的音频功能和元数据的集合,包含一百万首当代流行音乐曲目(总容量为300 GB)。 此数据集公开可供探索和研究使用,并且在本项目中仅会选取歌曲数据库中的样本以及JSON格式的艺术家信息。 歌曲数据集的具体位置是位于/data/song_data目录下,以JSON文件形式存在。

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客服
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  • Udacity使AWS Redshift
    优质
    本课程由Udacity提供,专注于利用Amazon Web Services (AWS) 的Redshift服务进行高效数据仓储。学习者将掌握设计、构建及优化大规模数据存储与分析系统的技能。适合希望深入理解云端数据工程的开发者和数据科学家。 该项目使用AWS Redshift数据仓库来处理Udacity的第三个数据工程纳米学位项目。在这个项目中,你需要通过Amazon Redshift实现一个数据仓库模型: - 明确要解决的问题。 - 对数据库和管道模型进行建模。 - 创建数据库架构。 - 使用Python开发ETL(抽取、转换、加载)流程。 具体任务包括理解为特定分析重点的星型模式定义事实表和维度表,并编写ETL管道,该管道使用Python和SQL将数据从两个本地目录中的文件传输到Postgres中。项目使用的数据集是免费提供的音频功能和元数据集合,包含一百万条当代流行音乐曲目(300 GB)。对于该项目来说,仅会用到歌曲数据库的样本以及json格式的艺术家信息。 具体而言: - 歌曲数据集:Json文件位于“/data/song_data”目录下。
  • AWS云端.zip
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    本教程提供详细的步骤和指导,帮助用户在亚马逊AWS平台上快速搭建高效的数据仓库系统。适合初学者入门学习。 在当今的数字化时代,大数据已成为企业与组织的核心竞争力之一。利用亚马逊网络服务(AWS)构建云上的数据仓库可以帮助企业和机构高效且安全地存储、分析并提取有价值的信息。本课件将详细介绍如何使用AWS的各项服务来搭建一个强大而高效的云端数仓系统。 首先,我们需要了解数据仓库的基本概念:它是一个集中式的、面向主题的、集成的、非易失性的并且随时间变化的数据集合,主要用于支持管理决策。借助于AWS提供的多种工具和服务,构建这样的系统变得既简单又高效。 1. **Amazon Redshift**:这是AWS完全托管型的数据仓库服务,采用列式存储优化大规模数据分析。Redshift允许用户轻松地将PB级别的数据加载到仓库中,并且与SQL兼容,便于分析操作。它支持各种类型的数据源连接,如Amazon S3,以及利用Amazon EMR或Apache Spark进行复杂的数据处理。 2. **Amazon S3**:作为对象存储服务的S3是用于大数据储存的理想平台。它可以安全地存储和检索任何类型的文件数据,包括原始数据、备份文件和日志记录等。S3与Redshift紧密集成,可以充当数据仓库的数据来源或目标位置。 3. **Amazon Glue**:Glue是一项完全托管的服务,旨在简化构建、维护以及执行ETL(提取、转换、加载)作业的过程,并且管理用于元数据的目录化服务。它使得在数据源之间移动和整理数据变得更加自动化。 4. **Amazon Kinesis**:Kinesis是一个实时流数据分析平台,适用于即时分析、日志聚合及各种类型的数据摄取操作。当构建云端数仓时,它可以用来处理并解析来自不同来源的实时流式数据,例如传感器信息、网页点击记录或者社交媒体更新等。 5. **Amazon Athena**:Athena是一种交互式的查询服务,可以直接在S3上分析存储的数据而无需设置集群环境。对于临时性的查询任务或轻量级数据分析需求来说,它是一个经济高效的解决方案。 6. **Amazon Quicksight**:AWS的商业智能工具提供快速、简便且安全的方式创建互动仪表盘和报告,帮助业务人员更好地理解和利用数据做出决策支持。 7. **IAM(身份与访问管理)**:确保数仓的安全性至关重要。通过IAM提供的细粒度控制功能可以有效地管理和配置用户及资源权限设置,防止未经授权的访问行为发生。 构建云端数据仓库的过程通常包括收集、清洗、转换、加载和分析等步骤,在这个流程中AWS的各种服务能够协同工作提供一站式的解决方案支持。例如,Kinesis可用于实时数据采集;Glue则用于ETL处理任务;将经过预处理的数据导入到Redshift进行深入分析最后使用Quicksight展示最终结果。 通过本课件的学习内容,参与者可以深入了解并掌握如何设计、部署和优化云端的大规模数据存储及分析架构。这不仅有助于提高企业的数据分析能力,还能有效降低成本,并增强业务灵活性与响应速度。无论是作为数据工程师还是商业决策者,在职涯发展中掌握这些知识都将带来积极的影响。
  • Hadoop
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    本项目旨在利用Hadoop技术搭建高效能的数据仓库系统,支持大数据量下的存储与分析需求,为企业决策提供强有力的数据支撑。 《Hadoop构建数据仓库实践》,高清PDF版,包含详细目录。
  • Hadoop
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    本项目聚焦于运用Hadoop技术搭建高效能数据仓库系统,旨在优化大数据存储与分析流程,提升企业决策支持能力。 本书介绍如何在流行的Hadoop大数据分布式存储和计算平台上设计并实现数据仓库。它结合了传统数据仓库建模的简单性和SQL开发的优势,并利用大数据技术快速、高效地建立可扩展的数据仓库及其应用系统。
  • 治理及模型
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    本课程聚焦于企业级数据治理与优化数据仓库设计的核心策略和技术,涵盖数据质量管理、元数据管理及维度建模等关键领域。 本段落将讲解数据治理与数据仓库模型设计的建设流程。
  • 挖掘实验
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    《数据仓库与数据挖掘课程实验》是一门结合理论与实践的教学课程,旨在通过实际操作加深学生对大规模数据分析技术的理解。该课程涵盖了建立数据仓库、设计ETL过程以及运用多种算法进行数据挖掘的全面实验指导,帮助学习者掌握商业智能和大数据分析的关键技能。 ### 数据仓库与数据挖掘课程实验知识点解析 #### 一、课程概述 本课程名为“数据仓库与数据挖掘”,旨在通过一系列实验帮助学生掌握相关理论和技术。总共设置了8个学时,分为五个实验项目:安装配置数据仓库系统、构建数据环境、多维数据分析、基于数据仓库的数据挖掘以及应用专用软件进行分析。 #### 二、实验目标 1. **基础操作技能**:学会独立完成数据仓库系统的安装与配置。 2. **处理技术掌握**:学习如何对数据仓库中的事务和备份数据进行有效的建模及转换,确保其质量和可用性。 3. **数据分析能力培养**:通过使用现有的工具和技术探索数据中的潜在模式和趋势,提升多维分析技能。 4. **软件熟练度提高**:要求学生精通一种如DBMiner或WEKA等的数据挖掘工具,并能处理文本或电子表格数据。 #### 三、实验环境 - Microsoft SQL Server 2000 - Microsoft SQL Server Analysis Services(支持OLAP) - DBMiner 2.0 数据挖掘软件 - JRE 5.0 运行时环境 - WEKA 3.55 开源数据挖掘平台 #### 四、实验项目详解 1. **安装数据仓库系统** - 安装Microsoft SQL Server及其补丁包。 - 配置数据分析所需软件。 2. **构建数据仓库环境** - 使用Case Studio建立星型模型,并在SQL Server中创建物理数据库。 3. **多维数据分析** 利用Analysis Services进行OLAP技术的运用,探索和分析多维度的数据集。 4. **基于数据仓库的数据挖掘实验** 运用DBMiner或WEKA等工具执行预处理、特征选择及模型训练与评估步骤。 5. **综合应用实验** 完成一个完整的项目,包括定义目标、收集整理数据以及利用所学算法进行分析。 通过这些实践环节,学生不仅能获取理论知识,还能够掌握关键的技能,为未来的职业发展打下坚实的基础。
  • 管理系统设计
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    本课程设计围绕仓库管理系统展开,重点探讨其核心的数据结构实现方式,包括但不限于堆栈、队列、树形结构及哈希表等应用,旨在提升学生解决实际仓储问题的能力。 数据结构课程设计包括一个仓库管理系统,可以实现移库、出库和入库等功能,并提供C++源代码。
  • Projects for Udacity Data Engineering Nanodegree: 本包括在Udacity纳米学位期间所有项目和作。
    优质
    此GitHub仓库收录了在Udacity数据工程纳米学位课程中完成的所有项目与作业,涵盖数据处理、数据库设计及大规模数据管理等多个方面。 该存储库包含了在Udacity数据工程纳米学位课程期间开发的所有项目。其中一个项目使用Postgres(SQL)进行数据建模,模拟了一个名为Sparkify的初创音乐流服务,并结合关系数据库和数据模型知识来创建一个ETL管道。 该项目的目标是构建一个包含优化后的表结构的Postgres数据库,这些表格旨在提高歌曲播放分析查询的效率。在此过程中运用了OLAP、事实表与维度表以及星型模式等概念,以便开发出高效的ETL流程。此流程能够快速从JSON文件生成所需的数据,并通过少量命令来运行必要的查询。 项目完成后,将创建一个数据库,其中包含可用于执行多种数据分析任务的数据集,供任何有兴趣使用这些数据的人参考。另一部分项目则涉及使用Apache Cassandra(NoSQL)进行数据建模,在这个模拟的音乐流场景中探索非关系型数据库的应用。