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基于Kettle、Clickhouse和Superset的亿级大数据实时分析平台视频教程

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简介：
本教程介绍构建大规模数据实时分析系统的实践方案，涵盖使用Kettle进行ETL处理、ClickHouse存储及高效查询，以及通过Superset实现灵活的数据可视化。适合数据分析与BI开发人员学习。 本课程分享介绍如何使用Kettle、Clickhouse和Superset构建一个亿级大数据实时数据分析平台，并以互联网电商的实际业务应用场景为例进行讲解。课程详细介绍了利用这些工具处理电商平台常见实战指标的方法，包括流量分析、新增用户分析、活跃用户分析订单分析以及团购分析等。该系统能够支持海量数据的实时分析需求，覆盖全端（PC、移动和小程序）应用的数据分析功能。

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  • 基于Kettle、Clickhouse和Superset的亿级大数据实时分析平台视频教程
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    本教程介绍构建大规模数据实时分析系统的实践方案，涵盖使用Kettle进行ETL处理、ClickHouse存储及高效查询，以及通过Superset实现灵活的数据可视化。适合数据分析与BI开发人员学习。 本课程分享介绍如何使用Kettle、Clickhouse和Superset构建一个亿级大数据实时数据分析平台，并以互联网电商的实际业务应用场景为例进行讲解。课程详细介绍了利用这些工具处理电商平台常见实战指标的方法，包括流量分析、新增用户分析、活跃用户分析订单分析以及团购分析等。该系统能够支持海量数据的实时分析需求，覆盖全端（PC、移动和小程序）应用的数据分析功能。
     
  • 基于Flink和ClickHouse的亿级电商实时数据分析平台建设(PC、移动、小程序).txt
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    本简介探讨了构建一个能够处理PC、移动及小程序端亿级别数据流量的实时分析平台。该平台结合Apache Flink强大的流计算能力和ClickHouse高效的列式数据库技术，为电商平台提供精准的数据洞察与即时业务决策支持。 免费分享课程——基于Flink+ClickHouse构建亿级电商实时数据分析平台（涵盖PC、移动及小程序），该课程为2020年最新录制版本，旨在帮助大家更好地学习Flink。
     
  • ClickHouse大数据分析技术及实战视频课程
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    本课程深入浅出地讲解了ClickHouse的大数据分析技术，结合实际案例演示其高效的数据处理和查询能力，帮助学员掌握在大规模数据场景下的应用技巧。 分享一套课程——ClickHouse大数据分析技术与实战视频教程，配套资料齐全。
     
  • 基于Flink和ClickHouse的亿级电商全端用户画像平台构建
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    本简介介绍了一种利用Apache Flink与ClickHouse数据库技术构建的大规模电商平台用户画像系统。该系统能够实时处理并分析数以亿计的用户行为数据，为个性化推荐、精准营销等业务场景提供强有力的决策支持。 本课程介绍如何基于Flink+ClickHouse技术架构构建亿级电商全端用户画像平台，并提供完整版代码课件下载。这套课程非常适合企业开发人员及对新技术栈感兴趣的学习者，能够帮助他们节省摸索时间、降低企业成本并提升开发效率。 在项目实施中使用了包括Logistic Regression（逻辑回归）、Kmeans和TF-IDF在内的多种算法；然而目前Flink支持的内置机器学习库相对较少。因此本课程将指导学员如何利用Flink实现这些特定算法，并结合实际应用场景进行深入讲解，确保学以致用。
     
  • 基于Flink和ClickHouse的亿级电商用户画像平台(PC、移动、小程序).rar
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    本资料介绍了一种大规模电商用户画像构建方案，利用Apache Flink与ClickHouse技术处理及存储海量PC端、移动端及小程序数据，助力精准营销。 本教程分享如何使用Flink+ClickHouse技术架构构建亿级电商用户画像平台（涵盖PC、移动及小程序），录制于2020年10月，包含完整版共131节课程，并附有源码和课件。通过学习该课程，你可以节省摸索的时间，帮助企业降低成本并提高开发效率。
     
  • 基于Hadoop和ECharts的教育大数据可视化平台
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    本平台利用Hadoop处理大规模教育数据，并采用ECharts进行高效可视化展示，旨在为用户提供直观、全面的数据分析结果。 这段文字可以重写为：适用于课程设计、毕业设计及学习参考的完整代码。
     
  • 基于Hadoop和ECharts的教育大数据可视化平台
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    本平台基于Hadoop与ECharts构建，旨在通过高效数据处理及直观图表展示，为用户提供全面、动态的教育大数据分析服务。 在线教育平台已成为现代教育体系不可或缺的一部分，在大数据时代背景下，推动教育机构建立统一的数字化教学系统至关重要。评估系统的健康状况、学生的学习体验以及课程质量对于教师和学校管理者来说非常重要，这是数据分析的主要目的之一。 可视化是实现这一目标的关键途径，它有助于生成完整的数据图表并挖掘数据中的价值。一个基于Hadoop和ECharts构建的教育大数据可视化系统可以有效地进行这些工作。该系统采用B/S架构开发，并利用Hadoop中Sqoop工具导入转换数据，通过MapReduce技术进行数据分析。 分析维度包括每日登录人数、平均学习时长、学习行为次数、每天活跃情况以及不同时间段的学习人数等。最终结果将使用ECharts可视化工具展示在大屏幕上，使更多人能够体验到大数据可视化的魅力和价值。
     
  • Apache Superset 数据探索与可视化平台.zip
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    Apache Superset是一款强大的数据探索和可视化平台，支持多种数据源，提供直观的用户界面以便快速创建美观且交互式的仪表板。 Superset可视化平台是由Airbnb开源的数据探查与可视化工具（曾用名 Panoramix 和 Caravel），该工具在可视化、易用性和交互性方面具有独特优势，用户可以轻松地进行数据的可视化分析。此外，Superset还是一款企业级商业智能Web应用程序，并已捐赠给Apache软件基金会，在孵化阶段发展。 Superset的核心功能包括快速创建数据可视化的互动仪表板。
     
  • 高性能、高扩展千亿级实时数据仓库全解（通用企业级方案）视频教程
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    本视频教程深入解析构建和优化适用于通用企业的高性能、高扩展千亿级实时数据仓库的最佳实践和技术方案。 本课程提供高性能高扩展的千亿级实时数据仓库实现方案（通用企业级解决方案），包含178讲内容，并附带源码和课件下载。该课程汇集讲师多年在大数据企业的实际项目经验，由在职架构师亲自授课，全程通过实操代码带领学员体验真实的大数据开发过程并现场调试代码。完成本课程学习并通过老师的答疑指导后，你完全可以将所学案例直接应用于企业环境中。