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全新大数据企业电商数据仓库实战教程

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简介:
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。

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客服
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    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。
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    本教程深入浅出地讲解了利用企业级大数据技术分析电视收视率的方法与实践,涵盖数据采集、处理及可视化全过程。适合数据分析人员和相关从业者学习参考。 通过此案例可以学习大数据的整体开发流程。课程围绕一个完整的大数据处理流程进行教学,帮助大家理解不同技术之间的协调配合,包括数据收集、过滤、分析、展示以及调度等环节的使用方法,并且介绍如何从Hadoop和Hive快速过渡到Spark的应用整套流程。完成此课程后,可以对企业中的大数据流程有一个全面的认识。
  • 尚gg项目系统开发.txt
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    本教程由尚gg提供,专注于电商数据仓库系统的构建与优化。通过实际案例教学,深入浅出地讲解大数据技术在电商行业的应用实践。适合希望提升数据分析能力及电商运营效率的技术人员学习。 01_数仓项目介绍.avi 02_数仓采集_用户行为采集课程介绍.avi 03_数仓采集_数仓的概念.avi 04_数仓采集_项目需求.avi 05_数仓采集_项目技术选型.avi 06_数仓采集_系统数据流程设计.avi 07_数仓采集_框架版本选型.avi 08_数仓采集_框架版本具体型号.avi 09_数仓采集_服务器选型.avi 100_业务数仓_DWS层之用户行为宽表.avi 101_业务数仓_需求九:GMV成交总额.avi 102_业务数仓_需求十:ADS层之新增用户占日活跃用户比率.avi 103_业务数仓_需求十一:ADS层之用户行为漏斗分析.avi 104_业务数仓_用户购买商品明细表(宽表).avi 105_业务数仓_需求十二:ADS层品牌复购率.avi 106_业务数仓_需求十三:求每个等级的用户对应的复购率前十的商品排行(学生分享).avi 107_业务数仓_数据可视化.avi 108_业务数仓_Azkaban安装.avi 109_业务数仓_GMV指标获取的全调度流程.avi 10__数仓采集_集群资源规划设计.avi 110_业务数仓_拉链表理论.avi 111_业务数仓_拉链表制作.avi 112_业务数仓_业务数仓项目总结.avi 113_业务数仓_即席数仓课程介绍.avi 114_即席数仓_Presto简介.avi 115_即席数仓_Presto安装及使用.avi 116_即席数仓_Presto优化.avi 117_即席数仓_Druid概念、特点、场景.avi 118_即席数仓_Druid对比其他框架.avi 119_即席数仓_Druid框架原理.avi 120__数仓采集_测试集群服务器规划.avi 120_即席数仓_Druid数据结构.avi 121_即席数仓_Druid安装.avi 122_面试题_总体架构.avi 123_面试题_技术框架.avi 124_面试题_用户行为、业务数据、即席查询.avi 125_面试题_开发经验.avi 126_CDH数仓_课程介绍.avi 127_CDH数仓_CM简介及架构.avi 128_CDH数仓_CM、Hadoop、Zookeeper安装.avi 13__数仓采集_埋点数据基本格式.avi 130_CDH数仓_采集Flume的安装.avi 131_CDH数仓_Kafka安装.avi 132_CDH数仓_测试Flume和Kafka安装.avi 133_CDH数仓_消费Flume配置完成.avi 134_CDH数仓_Hive、Oozie、Hue安装.avi 135__用户行为数仓每日回顾.avi 149_业务数仓_表的分类.avi 源码笔记资料.rar
  • 项目中的.docx
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    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。
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    虎赢企业工商数据大全提供全国范围内的企业工商信息查询与下载服务。这款实用工具帮助用户轻松获取并管理所需的企业数据,是商务人士和研究人员不可或缺的信息来源。 这是一个可以自动下载中国虎赢大数据系统内所有企业工商数据的工具。该平台包含34个省市的企业最新工商数据,并且每天都会更新,包括当天新注册的数据。每个省对应一个数据库,共有34个企业工商信息数据库,甚至能获取到昨天刚注册的信息。此工具能够自动化下载虎赢大数据中所有的企业工商数据库,支持下载最近7天内注册的企业数据。
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    本课程聚焦于企业级电商平台中的数据驱动推荐系统实践,深入解析如何通过分析海量用户行为数据优化产品推荐策略,提升用户体验与业务转化率。 本教程由官方授权出品,在如今大数据成为各大互联网公司工作重点的背景下,推荐系统是最佳的应用之一,并已为企业带来了显著的增长与收益。尤其是在电商领域,优秀的推荐系统能极大提升企业的销售额。国内外知名电商平台如亚马逊、淘宝、京东等都投入了大量资源进行研发并招聘相关专业人才。 本教程特别设计了一个基于中文版亚马逊数据集和某真实电商业务架构的定制化项目,涵盖离线与实时推荐体系,并结合协同过滤算法及内容基础推荐方法提供混合式推荐。具体实现模块包括统计性离线推荐、隐语义模型下的离线推荐、自定义模型支持的实时推荐以及基于内容和Item-CF的相似度匹配等。 此项目具有极强的实际操作性和综合性,有助于系统化梳理与整合现有的大数据及机器学习知识,并为有志于增加数据科学经验的专业人士提供深入了解电商企业中实际应用的机会。尤其适合那些希望在电商业务领域有所发展的求职者或开发人员。 目标受众: 1. 拥有一定Java、Scala基础的开发者,期望进一步深化对推荐系统及其相关技术的理解与实践能力。
  • 项目1
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    本项目致力于构建一个高效的实时数据仓库系统,旨在为电商行业提供即时、准确的数据分析支持,助力企业决策优化。 1.1 项目背景 1.2 实时数仓转型故事: 1.2.1 离线数仓: 1.2.2 离线数仓分层架构图: 1.2.3 实时计算架构: 1.2.4 流量
  • 基于阿里云的规模处理与
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    本教程深入讲解如何利用阿里云服务进行大规模数据处理及构建实时数据仓库,适合对大数据技术感兴趣的开发者和架构师学习。 本套课程由阿里云大学联合打造,依托国内电商巨头的实际业务应用场景,并以阿里云的技术框架为支持。紧跟大数据主流场景,对接企业实际需求,详细讲解了如何搭建电商实时数仓。结合多家企业的项目经验,从版本框架的选择、系统架构设计到业务流程的设计,手把手带你从零开始完成基于阿里云的实时数仓项目(包括RDS、DataHub、DTS、实时计算、DataWorks和DataV等)。
  • 项目与
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    本项目聚焦于构建高效能电商数据仓库及运用大数据技术优化业务流程,通过深度分析用户行为和市场趋势,助力企业精准营销决策。 ### 课程简介 随着技术的迅速发展,各互联网公司积累了大量原始数据和业务数据。因此,数据仓库技术已成为各大公司的重点发展方向之一。数据仓库是一种面向分析的集成化环境,旨在为企业的决策制定过程提供全面的数据支持。通过对数据仓库中数据分析的结果,企业可以优化业务流程、控制成本以及提升产品质量。 ### 课程内容 本次精心设计的大规模数仓项目课程涵盖了从架构搭建到实际需求实现等多个环节的内容介绍。我们详细介绍了两种广泛使用的框架:Apache原生框架和CDH版本框架,并深入讲解了各自的技术细节及应用场景。 在Apache原生框架部分,我们将涉及多个技术组件的使用方法,如Flume、Kafka、Sqoop、MySQL、HDFS、Hive、Tez、Spark、Presto以及Druid。而在CDH(Cloudera Distribution)版本中,则会涵盖CM (Cloudera Manager) 的安装与部署流程,并详细介绍 Hadoop, Zookeeper, Hive, Flume, Kafka, Oozie, Impala, Hue 以及 Kudu 和 Spark 在该平台上的配置及使用。 通过本课程的学习,你不仅能掌握不同框架间的区别和联系,还能够全面了解大数据生态系统中的前沿技术。此外,在整个学习过程中我们还会系统地讲解大数据生态体系,并结合实际企业数仓项目进行实战演练。
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    本视频深入剖析一家真实企业的成功大数据电商项目案例,展示如何运用数据分析优化运营策略、提升客户体验及增强市场竞争力。 基于大数据生态圈对电商交易数据进行在线和离线分析,并提供相关的视频教程及百度云分享服务。