Advertisement

企业级大数据项目中的数据仓库.docx

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文档深入探讨了在企业级大数据项目中构建和应用数据仓库的关键策略和技术，涵盖了数据集成、存储优化及分析方法等内容。 当前所有应用大数据的公司都需要构建企业数据仓库来支持数据分析，并为企业的决策、产品优化及运营提供稳定可靠的数据支撑。因此，在公司的E（抽取）、T（转化）和L（加载）流程中，数据仓库建设占据着至关重要的位置。 本项目将数仓划分为三层：ODS层（贴源层）、DW层（数仓层）以及APP层（应用层）。其中，DW层包含事实层、维度层及宽表层。为了实现以空间换取时间的目标，在事实表和维度表关联的基础上形成宽表层级结构。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 企业级大数据项目中的数据仓库.docx
    优质
    本文档深入探讨了在企业级大数据项目中构建和应用数据仓库的关键策略和技术，涵盖了数据集成、存储优化及分析方法等内容。 当前所有应用大数据的公司都需要构建企业数据仓库来支持数据分析，并为企业的决策、产品优化及运营提供稳定可靠的数据支撑。因此，在公司的E（抽取）、T（转化）和L（加载）流程中，数据仓库建设占据着至关重要的位置。 本项目将数仓划分为三层：ODS层（贴源层）、DW层（数仓层）以及APP层（应用层）。其中，DW层包含事实层、维度层及宽表层。为了实现以空间换取时间的目标，在事实表和维度表关联的基础上形成宽表层级结构。
     
  • 大数据项目中的电商数仓（第4部分：即席查询数据仓库）.docx
    优质
    本文档探讨了在大数据项目中构建电商平台的数据仓库，并专注于第四部分的内容——如何设计和优化用于即席查询的数据仓库，以提高分析效率。 本段落档详细介绍了大数据项目中的电商数仓设计与实现，并特别关注了Presto即席查询数据仓库的部分。 **Presto 概念** Presto是一种开源的分布式SQL引擎，能够高效处理大量数据，并支持多种数据源，包括Hive、图数据库和传统关系型数据库等。它的优势在于高性能、灵活性以及可扩展性。 **Presto 架构** Presto架构由Coordinator节点与Worker节点组成。其中，Coordinator管理查询请求及任务分配；而Worker则负责执行具体的查询操作。这种设计使得Presto能够处理大规模数据和高并发的查询需求。 **安装步骤** 在安装过程中需要下载并解压缩Presto Server软件包，并进行必要的配置工作，包括创建用于存储文件的数据目录以及修改相应的配置文件如jvm.config及node.properties等。 **配置指南** 对于Presto来说，其配置涉及到JVM参数、数据源和Catalog的设置。其中Catalog是管理多个数据源的一个重要概念，在本段落档中我们对一个Hive数据源进行了具体配置，并通过hive.properties来设定连接信息。 **性能特性** 测试表明，尽管在某些方面略逊于Impala，Presto仍表现出色地处理大规模的数据和高并发查询请求。其优势在于支持多种类型的数据源。 **应用场景** Presto因其能够快速处理大量数据并提供实时的查询结果，在大数据项目特别是电商数仓领域得到了广泛应用，满足了电商平台对于数据分析的需求。
     
  • 企业级电商离线数仓项目（2022）
    优质
    本项目为企业级电商平台构建高效、稳定的离线数据仓库系统，在2022年成功实现了海量数据处理与分析能力的提升，助力业务决策。 本段落分享了一家PB级企业电商离线数仓项目的实战经验。随着数据量的急剧增长，如何有序、有结构地分类组织和存储数据，并有效利用其潜在价值，成为企业面临的重要挑战。本项目旨在通过构建离线数仓来实现数据清洗、整合、存储及分析，为企业提供决策支持并推动业务发展。文章主要介绍了项目的背景与目标以及具体的实施步骤和技术方案。
     
  • 数据仓库项目的PPT
    优质
    本PPT全面介绍了一个典型的数据仓库项目，涵盖了需求分析、架构设计、ETL开发及实施、质量保证等关键环节，旨在为观众提供从理论到实践的数据仓库建设指导。 一个关于数据仓库的PPT，主要内容是数据仓库的设计。
     
  • 企业级大数据项目中的用户画像实战技巧
    优质
    本书深入探讨了在企业级大数据项目中构建和应用用户画像的实际操作方法与技巧，旨在帮助企业更好地理解和服务于目标客户群体。 本课程包含上百节课的详细讲解，内容涉及大数据企业级项目用户画像实战从零开始的设计与开发教学。具体内容包括： - 第一章：介绍用户画像概念，并构建相关项目及环境。 - 第二章：涵盖数据ETL迁移、标签模型Oozie调度以及标签存储和计算等技术细节。 - 第三章：专注于标签模型的开发，规则匹配引擎的应用。 - 第四章：深入讲解SparkSQL开发，外部数据源配置，Hbase应用及相关统计分析方法。 - 第五章：介绍如何使用Hbase进行条件过滤、动态加载以及推荐系统入门（包括协同过滤算法CF和ALS实现）等技术要点。 - 第六章：快速了解机器学习的基础知识及其在实际项目中的应用。 - 第七章：数据挖掘标签开发，涵盖Kmeans算法的应用实例。 - 第八章：讲解如何进行模型调优、RFE及PSM标签的开发工作。 - 第九章：详细介绍USG标签的设计与实现方法。 - 第十章：涉及多数据源配置、用户商品推荐系统构建以及利用ES技术对标签索引化等内容，并总结整个项目的关键点。
     
  • 大数据项目中的电商数仓（一：用户行为数据采集）.docx
    优质
    本文档探讨了在大型电商平台中构建数据仓库的方法与实践，重点介绍了如何有效采集和管理用户行为数据，为后续的数据分析和业务决策提供坚实基础。 在大数据项目中，电商数仓是关键组成部分之一，用于存储、管理和分析海量的电子商务交易数据。本项目主要关注用户行为数据采集，这是构建高效智能数据分析平台的基础。 我们需要理解数据仓库的基本概念：它是一种专门设计来支持决策制定的数据存储系统，整合了来自多个源的大规模数据，并提供了快速访问和深度分析的能力。在电商环境中，数仓通常包括订单信息、用户行为记录、库存详情、商品描述以及营销活动等多维度的数据内容。 项目需求分析阶段应明确以下几点： 1. 数据类型：涵盖用户互动（如浏览、点击购买）、交易细节及个人资料等。 2. 分析目标：例如构建用户画像，探究购物习惯，推荐热销产品和预测销售趋势。 3. 性能要求：能够处理大量实时或接近于实时的数据流，并支持快速查询与报告生成功能。 4. 安全性与合规性：确保数据的安全存储及合法使用，符合隐私保护法规。 项目采用的技术栈包括： 1. Hadoop：用于分布式存储和计算，其中HDFS负责大数据的保存而YARN执行资源调度工作。 2. Zookeeper：提供集群管理和服务协调功能以保证系统稳定运行。 3. Flume：收集分布在不同服务器上的用户行为日志到中心节点。 4. Kafka：作为高吞吐量的消息队列缓冲和分发数据流。 5. Hive：基于Hadoop的数据仓库服务，支持SQL查询方便数据分析操作。 6. MySQL：关系型数据库用于存储结构化的元数据及配置信息等。 7. Sqoop：实现数据在Hadoop与传统数据库间迁移的工具。 8. Presto：分布式SQL引擎提供快速跨源查询能力。 9. Azkaban：工作流调度器协调整个处理流程执行顺序。 10. Druid：实时OLAP存储适用于用户行为分析，支持高速度查询。 系统设计中埋点技术用于捕捉应用内用户的各项操作记录。这些数据包含公共字段（如设备信息、标识符等）和业务特定的事件类型及参数。 服务器选型与集群资源规划需基于实际业务规模及其未来增长需求来配置硬件设施，并考虑扩展性以应对数据量增加以及系统的高可用性要求。 电商数仓项目的核心在于构建可高效处理并分析用户行为的大数据分析系统。通过合理设计和选用适宜技术，从海量信息中提炼出有价值的内容，为电子商务企业带来业务洞察力、优化运营策略及提升用户体验等多方面支持。
     
  • 企业级大数据项目实战——Titan大型数据运营系统课程
    优质
    本课程聚焦于企业级大数据项目的实施与优化，深入讲解Titan大型数据运营系统的构建、管理和应用技巧，助力学员掌握前沿的大数据分析技术。 本课程分享一套名为“大数据企业级项目实战--Titan大型数据运营系统”的项目课程，并附带课件与代码下载。该课程是一门具有高度综合性和完整性的大型实践性教学内容，其业务背景来源于各类互联网公司对海量用户行为数据分析和业务分析的需求以及对企业内部的数据管理和运营需求。 本课程涵盖了多个关键模块：包括但不限于数据采集及预处理、数据仓库的构建体系、用户画像系统的建设、元数据与数据质量治理、任务调度系统设计、面向服务的数据层搭建，以及OLAP即席分析平台等。整个项目旨在全面展示一个完整的企业级大型数据分析和运营系统的实际操作流程和技术细节。
     
  • 全新大数据企业电商数据仓库实战教程
    优质
    本教程全面解析大数据在企业电商领域的应用，深入浅出地讲解数据仓库构建与优化策略，助力电商数据分析和决策。 本教程由授权出品。 一、课程简介 数据仓库（Data Warehouse，简称DW或DWH）是一种面向分析的集成化数据环境，为企业决策制定过程提供系统化的数据支持，是国内外各大公司重点投入的战略级技术领域。 二、课程内容 《大数据电商数仓项目实战》视频教程涵盖从项目架构搭建到即席查询实现的全过程。本教程针对国内广泛使用的Apache原生框架和CDH版本框架分别进行了详细介绍。在介绍Apache原生框架时，涉及的技术包括Flume、Kafka、Sqoop、MySql、HDFS、Hive、Tez、Spark、Presto以及Druid等；对于CDH版本框架的讲解，则涵盖CM安装部署及配置，如Hadoop, Zookeeper, Hive, Flume, Kafka, Oozie, Impala, HUE和Kudu等。通过对比不同版本框架的区别与联系，全面掌握大数据生态系统前沿技术。 本教程还系统性地介绍了大数据生态体系，并深入探讨了实际企业数仓项目中可能遇到的技术点。同时穿插讲解大量数据仓库基础理论知识，在确保学员获得实战经验的同时也能加深对相关概念的理解。
     
  • 大数据项目中的电商数仓（聚焦用户行为数据分析）.docx
    优质
    本文档深入探讨了在大数据背景下电商平台的数据仓库建设，尤其注重于分析用户的购买行为和偏好，以提升用户体验与营销效果。 此数仓项目文档详细介绍了从需求分析到数据生成模块、数据采集模块以及数仓各分层搭建的过程，并最终实现业务目标。文档中的环境配置非常细致，具有很高的学习价值。
     
  • 企业级大数据项目实践——Titan大型数据运营系统的课程教学
    优质
    本课程聚焦于企业级大数据项目的实际操作，深入讲解和实践基于Titan大型数据运营系统的关键技术与应用，为企业数据管理提供强大支持。 课程简介： 本项目课程是一门高度综合且完整的大型数据运营系统建设课程；其业务背景基于各类互联网公司对用户行为数据分析及企业内部数据管理、运营的需求。涵盖从数据采集与预处理，到构建数据仓库体系，再到创建用户画像系统和进行元数据管理和质量控制等环节，并涉及任务调度系统的建立以及OLAP即席分析系统的开发等多个模块，旨在全面展示一个复杂的企业级大型数据运营系统的运作流程。 课程设计拒绝演示版项目、宏观抽象概念及理论脱离实践的教学方式。它将理论与实际操作完美结合，适合不同层次的学习者从零开始学习，并逐步深入到每个细节之中。在需求分析后，学员将会经历逻辑设计阶段并最终编写出每行代码的实现过程，所有步骤均采用企业级解决方案来完成。 课程中穿插了大量的原创图解以帮助理解复杂的概念和流程。整个项目涵盖接近100小时的学习时间，在从需求分析到数据埋点采集、预处理程序编写以及数仓体系搭建的过程中逐步展开项目的全貌，并最终构建起一个完整的大型系统框架。