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基于Flink和Doris的高性能、高扩展全端实时数据仓库视频教程

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简介：
本教程深入讲解了利用Apache Flink与Elasticsearch Doris构建高效能、可扩展全链路实时数据分析仓库的方法和技术，适合大数据处理领域的技术学习者。 本课程基于Flink+Doris构建高性能、高扩展性的全端实时数据仓库，并涵盖多个数仓报表应用指标：如实时大屏分析、流量分析、订单分析、商品分析以及商家分析等，适用于PC、移动及小程序等多种终端设备的应用场景。该课程与互联网企业的最新大数据技术保持同步，旨在帮助学员掌握企业级实时数据仓库的实际操作经验和技术要点。

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  • 基于Flink和Doris的高性能、高扩展全端实时数据仓库视频教程
    优质
    本教程深入讲解了利用Apache Flink与Elasticsearch Doris构建高效能、可扩展全链路实时数据分析仓库的方法和技术，适合大数据处理领域的技术学习者。 本课程基于Flink+Doris构建高性能、高扩展性的全端实时数据仓库，并涵盖多个数仓报表应用指标：如实时大屏分析、流量分析、订单分析、商品分析以及商家分析等，适用于PC、移动及小程序等多种终端设备的应用场景。该课程与互联网企业的最新大数据技术保持同步，旨在帮助学员掌握企业级实时数据仓库的实际操作经验和技术要点。
     
  • 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。
     
  • Flink与Doris结合的实时数仓实战教程
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    本教程深入浅出地讲解如何将Apache Flink与Doris集成，构建高效稳定的实时数据仓库系统。适合大数据处理工程师学习实践。 一、实时数据仓库的定义 实时数据仓库是一种能够即时处理并分析数据的技术方案，确保其内部的数据是最新的且准确无误，并能迅速回应用户的查询请求与业务需求。 与传统的数据仓库相比，实时数据仓库更侧重于提供快速响应能力和高时效性。传统方式通常采用每日、每周或每月的周期进行ETL操作（抽取-转换-加载），更新频率较低，无法支持即时的数据检索和分析功能。相比之下，实时数据仓库能够迅速应对任何新的业务需求，并在数据变动时立即回应用户的查询要求。 二、Flink 安装指南 步骤 1：下载 首先，请确保您的计算机上已经安装了 Java 11 版本的环境。 使用命令 `java -version` 验证 Java 是否正确设置。然后，下载并解压 Flink 的 release 1.20-SNAPSHOT 版本。 ```bash $ tar -xzf flink-1.20-SNAPSHOT-bin-scala_2.12.tgz $ cd flink-1.20-SNAPSHOT-bin-scala_2.12 ``` 步骤 2：启动集群 Flink 提供了一个 bash 脚本来帮助您快速地启动和运行 Flink 集群。
     
  • 实战Flink与Doris的实时数仓建设
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    本课程专注于实战讲解如何利用Apache Flink和Doris构建高效的实时数据仓库系统，涵盖架构设计、性能优化及应用案例。适合数据工程师和技术爱好者深入学习。 我推荐一套实战Flink+Doris实时数仓课程，这套课程包含源码、文档以及虚拟机资源。
     
  • 基于Flink、Flink CDC和Flink SQL结合ClickHouse的实时数据仓库搭建（2022新版课程，使用Flink 1.14）
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    本课程详述了利用Apache Flink、Flink CDC及Flink SQL构建高效的数据处理管道，并集成ClickHouse数据库以创建强大的实时数据仓库环境。基于最新的Flink 1.14版本更新教学内容，深入浅出地讲解技术细节与应用场景，适合对大数据领域感兴趣的开发者学习实践。 《基于Flink+FlinkCDC+FlinkSQL+Clickhouse构建实时数据仓库》——本课程是一门大数据实时数仓项目实战课程，以实际的项目为指导线，结合理论与实践，全面、详细地讲解了从基础到高级的各项内容，包括但不限于：数仓基础知识、项目规划、需求分析、架构设计和技术选型、大数据平台搭建方法论、业务介绍、数据采集技术、数仓建模原理和规范以及实时数据分析工具的应用。完成本课程的学习后，即使是零基础的学员也能掌握成为大数据仓库工程师所需的知识与技能；对于已经有开发经验的同学来说，则可以迅速积累宝贵的项目实战经验。
     
  • (源码)基于Flink的实时数据仓库系统.zip
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    本资源提供了一套基于Apache Flink构建的实时数据仓库解决方案。其中包括了完整的项目源代码、配置文件及详细的开发文档，帮助用户快速搭建和优化企业级实时数据分析平台。 ## 项目简介 本项目是一个基于Apache Flink的实时数仓系统，旨在处理和分析实时数据流，并提供高效的数据复用性和灵活的指标生成能力。通过构建实时数仓，项目能够支持多种实时数据分析需求，包括灵活选择TopN区间段、一次实时数据生成多个指标等。 ## 项目的主要特性和功能 ### 数据类型 数据库数据涵盖业务交互信息，例如登录记录、订单详情、用户资料、商品列表和支付交易，这些数据存储在MySQL中。 日志数据则包含页面埋点追踪的日志以及启动事件的记录，通过Nginx与Kafka进行采集并处理。 ### 数据分层与职能 - **ODS层**（原始数据层）：存储来自各个来源的日志和业务相关的信息。该层级的数据是直接从日志服务器或使用FlinkCDC技术收集得到。 - **DWD层**（数据明细层）：在此层次进行初步的处理，如数据分流、去重等操作，并生成一些基础统计指标如UV（独立访客数）、用户跳出行为分析以及订单宽表和支付款记录。 - **DIM层**（维度数据层）：这一层级主要存储用于后续数据分析的各种维度信息，包括但不限于用户的属性定义、商品详情及地理位置等相关参数。 - **DWS层**（服务数据层）：根据不同的业务主题将多个事实性表格进行轻度聚合操作，并形成便于查询的主题宽表。
     
  • 利用Flink、Flink CDC和Flink SQL结合ClickHouse搭建实时数据仓库
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    本项目介绍如何运用Apache Flink及其CDC工具与SQL特性，整合ClickHouse数据库，构建高效能的实时数据分析仓库。 为大家推荐一套课程——基于Flink+FlinkCDC+FlinkSQL+Clickhouse构建实时数据仓库，这是2022年的新课，采用flink1.14版本进行讲解。该课程包含完整版视频、代码、课件以及所需软件的提供。本课程以大数据实时数仓项目为核心内容，理论与实践相结合，旨在通过实际项目的操作帮助学习者掌握相关技术的应用。
     
  • 利用Flink、Flink CDC和Flink SQL结合ClickHouse搭建实时数据仓库
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    本项目介绍如何运用Apache Flink及其CDC组件与SQL特性，协同ClickHouse数据库构建高效实时数据仓库系统。 分享一套实时数据仓库课程——基于Flink+FlinkCDC+FlinkSQL+Clickhouse构建实时数据仓库（2022新课，基于flink1.14）。
     
  • access.json中某课程的ClickHouse+Flink实时数据仓库文件
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    本文件详细介绍了在Access.JSON框架下构建某课程专用的数据仓库方案，结合了ClickHouse与Flink技术栈，实现高效实时数据处理和分析。 你懂得，有视频和代码，但是缺少数据就无法运行，让人着急。