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企业级大数据项目实践——Titan大型数据运营系统的课程教学

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简介:
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。

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客服
客服
  • ——Titan
    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。
  • 战——Titan
    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。
  • 【多易育】TitanV6.2.pdf
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    《Titan数据运营系统V6.2》由多易教育精心打造,是专为企业数据管理与分析设计的专业软件更新版本,提供高效的数据处理和智能决策支持工具。 这是一套关于大数据项目从需求到实施的视频教程文档,受到了众多学习者和从业者的高度评价。内容涵盖了企业中的数据仓库、用户画像以及推荐算法等多个方面,希望能为读者提供帮助。
  • 仓库.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。
  • 开发.pdf
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    《大数据项目开发实践教程》是一本专注于指导读者掌握大数据项目开发的技术书籍。书中通过丰富的案例解析和实战操作,帮助读者深入理解Hadoop、Spark等核心技术框架,并应用于实际工作场景中,助力快速成长为专业的大数据开发者。 大数据项目开发实训 **实训要求** 使用Python编写爬虫程序从招聘网站上抓取数据,并将这些数据存储到MongoDB数据库中;对存入的数据进行清洗后进行数据分析,利用Flume采集日志并将其传输至HDFS中,再通过Hive进行分析。最后将Hive的分析结果用Sqoop技术导入MySQL数据库展示出来,并完成最终的结果可视化。 **爬虫搭建** 本次选取的目标网站是前程无忧网(51job.com),采用Scrapy框架来构建爬虫程序。以下为代码示例: ```python # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from wuyou.items import WuyouItem # 引入自定义的item类 import re import urllib.parse class WuyouSpider(scrapy.Spider): name = wuyou # 定义爬虫名称为“Wuyou” allowed_domains = [51job.com] # 允许访问前程无忧网站域名 start_urls = [ https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,9,99,%2Bweb%2B,2,1.html?lang=c&stype=&postchannel=99&workyear=99&cotype=99°reefrom= 99 &jobterm= 99 &companysize= 99 &providesalary= 0 &lonlat =0%2C0&radius=-1&ord_field =0 &confirmdate = 30 &fromType=&dibiaoid=0&address=&line=&specialarea=00&from=&welfare=, ] def parse(self, response): items = [] # 爬取字段:职位名称、薪资水平、招聘单位、工作地点、工作经验、学历要求 # 工作内容(岗位职责)、任职要求(技能要求) for job in response.xpath(//div[@class=dw_table]//div[contains(@class, el) and contains(@class,tBody)]): item = WuyouItem() position_name = job.xpath(.//a/@title).extract_first() # 职位名称 salary_level = job.xpath(./span[1]/text()).get() # 薪资水平 company_info = job.xpath(.//span[contains(@class,t2)]/a/text()).get() if not company_info: item[company_name] = item[location] = else: item[company_name],item[location] = re.split(r \| , company_info, maxsplit=1) experience_requirement = job.xpath(./span[2]/text()).get() # 工作经验 education_level = job.xpath(.//div[contains(@class,t3)]/text()).extract_first().strip() position_description = .join(job.xpath(.//div[@class=job_msg]/p/text()).extract()) # 职位描述 skill_requirements = .join(job.css(span[class*=sp4]::text).getall()).replace(\xa0, ).strip() # 技能要求 item[position_name] = position_name, item[salary_level] = salary_level, item[company_name],item[location] = company_info.split( | ) if company_info else (,), item[experience_requirement] = experience_requirement item[education_level] = education_level item[position_description] = position_description item[skill_requirements] = skill_requirements items.append(item) return items ``` 注意:以上代码仅供参考,实际使用时需要根据网站的具体结构和需求进行调整。
  • DMP广告投放
    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。
  • Flink
    优质
    《Flink大数据项目实践》是一本专注于Apache Flink的实际应用书籍,通过丰富的案例讲解如何利用流处理和批处理技术解决大数据分析问题。 本课程以某电商公司的运营实时分析系统(2B)为实例进行全面、深入的讲解。通过学习该课程,学员不仅能获得Flink企业级真实项目的实践经验,还能深入了解Flink的核心理论知识,并掌握在生产环境中安装、部署及监控Flink系统的宝贵经验,从而全面而深入地掌握Flink技术。
  • 【高战】顶尖时分析
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    本项目聚焦于高级实战应用,利用尖端技术进行大规模数据实时处理与深度挖掘,为电信行业提供精准决策支持。 Spark大数据实时分析系统课程旨在帮助同学们获得一份有份量且能写进简历的项目经验。该课程详细讲解项目的每一个环节,内容涵盖:项目业务介绍、技术选型与架构设计、项目的架构演进、手机端到服务端的数据流程、日志采集的设计要求及拓扑结构、线上和本地集群资源规划、项目全流程开发以及最后的总结部分,并包括了21个面试相关问题。课程内容丰富,适合零基础的同学从头学习整个过程;对于有一定经验的学习者,则可以直接进入项目的特定环节进行深入研究。
  • Hadoop开发
    优质
    本书深入浅出地介绍了Hadoop大数据开发的基础知识与实战技巧,并通过丰富具体的项目案例讲解了如何在实际应用中进行高效的数据处理和分析。适合初学者入门学习,也适用于具备一定经验的开发者提升技能。 Hadoop大数据开发案例教程与项目实战是一本专注于教授读者如何使用Hadoop进行大数据处理的书籍或课程材料。它通过实际案例和项目来帮助学习者掌握相关技能和技术,适合希望深入理解并实践Hadoop技术的专业人士阅读和参考。
  • 电视收视率
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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。