Advertisement

Spark与ClickHouse在企业级数据仓库中的应用实践（进军大厂必备，升级版19章全）.rar

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

简介：
本资源深入探讨了Spark与ClickHouse在构建高效能企业级数据仓库的应用实践，涵盖19个章节，是数据工程师和架构师提升技术栈、助力职业发展的优选资料。 分享课程《Spark+ClickHouse实战企业级数据仓库》，进军大厂必备技能。本课程使用Spark3.2与ClickHouse22.3版本，包含19章完整版视频教程。结合ClickHouse与Spark这一对数据处理的“黄金搭档”，选取大数据量企业数据仓库作为典型场景，深入讲解在大规模数据下数仓建模、设计和调优等实用技巧，帮助学员快速掌握ClickHouse+Spark的核心技能，为成为大数据架构师铺平道路。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Spark与ClickHouse在企业级数据仓库中的应用实践（进军大厂必备，升级版19章全）.rar
    优质
    本资源深入探讨了Spark与ClickHouse在构建高效能企业级数据仓库的应用实践，涵盖19个章节，是数据工程师和架构师提升技术栈、助力职业发展的优选资料。 分享课程《Spark+ClickHouse实战企业级数据仓库》，进军大厂必备技能。本课程使用Spark3.2与ClickHouse22.3版本，包含19章完整版视频教程。结合ClickHouse与Spark这一对数据处理的“黄金搭档”，选取大数据量企业数据仓库作为典型场景，深入讲解在大规模数据下数仓建模、设计和调优等实用技巧，帮助学员快速掌握ClickHouse+Spark的核心技能，为成为大数据架构师铺平道路。
     
  • Spark与ClickHouse构建企业级数据仓库视频课程19章完整版
    优质
    本课程深入讲解如何利用Apache Spark和ClickHouse打造高效的企业级数据仓库解决方案，涵盖从设计到实现的所有关键环节。 Spark+ClickHouse实战企业级数据仓库视频教程共19章，附源码及软件下载。
     
  • 企业级大数据Spark实战完整版
    优质
    本书全面解析了如何在企业环境中利用Apache Spark进行高效的大数据处理与分析，涵盖从基础到高级的各种应用案例和技术细节。 在学习了基础知识之后，感觉还需要一些练习来巩固所学内容。这是一个值得考虑的方向。
     
  • 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。
     
  • 智能工厂与智能数据仓库架构师实战课程 企业级大数据应用项目实践视频+笔记+代码
    优质
    本课程聚焦于智能工厂及智能数据仓库架构设计，结合实际企业级大数据应用案例，提供详尽视频讲解、配套笔记和源代码。适合深入学习工业智能化技术的专业人士。 智能工厂与智能数据仓库架构师实战课程涵盖高端企业级大数据应用项目实战视频、笔记及代码。
     
  • Clickhouse在数据仓库拉链表中的应用.pdf
    优质
    本PDF文档深入探讨了ClickHouse数据库技术在构建和优化数据仓库拉链表（Slowly Changing Dimensions, SCD类型2）的应用场景与实践技巧。通过案例分析，详细阐述了如何利用ClickHouse的高效存储与查询特性，实现历史数据追踪及快速报表生成等功能，为大数据处理提供高性能解决方案。 ClickHouse 是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（columnar DBMS）。传统数据库在数据量较小、索引大小适合内存且缓存命中率足够高的情况下能够正常提供服务，但随着业务的增长，这种理想状况会逐渐消失，查询速度也会越来越慢。尽管可以通过增加更多内存或使用更快的磁盘等方法来缓解问题（纵向扩展），但这只是暂时解决方案，并不能解决根本问题。如果你的需求是快速获取查询结果，那么ClickHouse 可能能够满足你的需求。
     
  • 企业级大数据DMP的广告投放实践
    优质
    本文将探讨在企业级环境中利用大数据DMP进行精准广告投放的实际操作与策略优化，分享成功案例和实践经验。 本课程由六部分组成：第一章介绍Kudu入门知识；第二章讲解CDH环境的安装方法；第三章涉及系统搭建的相关内容；第四章专注于报表开发技巧；第五章探讨商圈库开发的技术细节；第六章则深入用户标签开发领域。特别之处在于，该课程采用了最新的大数据仓库技术——Kudu存储引擎。
     
  • 企业级Docker私有仓库-Harbor.pdf
    优质
    本PDF文档深入介绍了Harbor作为企业级Docker私有仓库的重要作用和功能，涵盖其安全性、可扩展性和易用性等方面。适合希望建立高效内部镜像管理系统的IT专业人士阅读。 Harbor 是一个企业级的 Docker 私有仓库解决方案。
     
  • Hadoop在大数据实践中的应用作业
    优质
    本作业探讨了Hadoop框架在处理大规模数据集的实际应用中所扮演的关键角色，分析其核心技术组件及优化策略。 本段落介绍了一个基于Hadoop平台的单词统计系统，该系统采用伪分布架构，并利用HDFS进行数据存储。通过Java后台结合MapReduce框架实现对文本段落件中单词的统计与分析功能。文章提供了详细的实践过程、源代码以及实验命令，并且以图文并茂的形式展示了每个关键步骤的操作细节，非常适合新手学习使用。 文中还详细解释了搭建过程中可能出现的问题及解决方案，并清晰地阐述了MapReduce的工作流程和整体程序运行机制，使整个操作过程更加直观易懂。
     
  • Spark在TalkingData移动大数据平台的应用实践
    优质
    本文介绍了Spark技术在TalkingData移动大数据平台中的应用实践，展示了如何利用Spark处理大规模数据集及优化性能。 2013年9月，TalkingData开始尝试使用Spark来解决数据挖掘中的性能问题。随着对Spark技术的深入了解，公司逐渐将该技术应用于移动大数据平台的整体构建中。在这一过程中，ETL（提取、转换、加载）、计算任务、数据分析以及交互式查询等功能都依赖于Spark的支持。本段落旨在介绍TalkingData如何应用Spark、其平台架构及实践经验，并总结了一些最佳实践方法。