离线+实时全栈数仓项目教程-智数电商(19.19G)

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    发表于 2022-11-4 17:18:30 | 显示全部楼层 |阅读模式
    离线+实时全栈数仓项目教程-智数电商(19.19G)


    〖课程介绍〗:


    离线+实时全栈数仓项目教程-智数电商(19.19G)

    〖课程目录〗:
      P1.【离线-day1】01-课程目标
    P2.【离线-day1】02-电商行业与电商系统介绍
    P3.【离线-day1】03-数仓项目整体技术架构介绍
    P4.【离线-day1】04-数仓项目架构-kylin补充
    P5.【离线-day1】05-数仓具体技术介绍与项目环境介绍
    P6.【离线-day1】06-kettle的介绍与安装
    P7.【离线-day1】07-kettle的入门案例
    P8.【离线-day1】08-kettle输入组件之json输入与表输入
    P9.【离线-day1】09-kettle输入组件之生成记录组件
    P10.【离线-day1】10-kettle输出组件之文本文件输出
    P11.【离线-day1】11-kettle输出组件之表输出插入更新删除组件
    P12.【离线-day1】12-kettle整合hadoop
    P13.【离线-day1】13-kettle-hadoopfileinput组件
    P14.【离线-day1】14-kettle-hadoopfileoutput组件
    P15.【离线-day1】15-kettle整合hive
    P16.【离线-day1】16-kettle-hive表输入组件
    P17.【离线-day1】17-kettle-hive表输出组件
    P18.【离线-day1】18-kettle执行hivesql组件
    P19.【离线-day1】19-kettle转换组件之值映射增加序列字段选择
    P20.【离线-day1】20-kettle流程控件-switchcase组件
    P21.【离线-day1】21-kettle流程控件-过滤记录组件
    P22.【离线-day1】22-kettle连接组件
    P23.【离线-day1】23-kettle的作业介绍
    P24.【离线-day1】24-kettle-转换命名参数
    P25.【离线-day1】25-linux部署kettle
    P26.【离线-day1】26-pansh执行转换任务
    P27.【离线-day1】27-kitchensh执行转换任务
    P28.【离线-day2】01-课程目标与课程内容介绍
    P29.【离线-day2】02-数仓维度建模设计
    P30.【离线-day2】03-数仓为什么分层
    P31.【离线-day2】04-数仓分层思想和作用
    P32.【离线-day2】05-数仓中表的分类和同步策略
    P33.【离线-day2】06-数仓中表字段介绍以及表关系梳理
    P34.【离线-day2】07-项目环境初始化
    P35.【离线-day2】08-缓慢变化维问题以及常见解决方案
    P36.【离线-day2】09-商品案例-每日全量采集方案
    P37.【离线-day2】10-每日全量案例实现
    P38.【离线-day2】11-拉链表技术介绍
    P39.【离线-day2】12-拉链表技术实现-第一次导入数据到拉链表
    P40.【离线-day2】13-拉链表技术实现--历史数据更新
    P41.【离线-day2】14-拉链表技术实现-新增数据插入以及合并
    P42.【离线-day2】15-商品维度数据第一次全量导入拉链表
    P43.【离线-day2】16-商品维度数据第二次增量导入
    P44.【离线-day2】17-周期性事实表同步操作
    P45.【离线-day2】18-其余表增量抽取
    P46.【离线-day3】01-今日课程内容和课程目标
    P47.【离线-day3】02-订单时间维度指标需求分析
    P48.【离线-day3】03-使用kettle生成日期维度数据
    P49.【离线-day3】04-订单指标时间维度分析--每个季度
    P50.【离线-day3】05-订单指标时间维度-每个月-每个周-休息日节假日工作日
    P51.【离线-day3】06-订单指标区域维度和分类维度需求分析
    P52.【离线-day3】07-店铺区域维度数据拉宽
    P53.【离线-day3】08-商品分类表维度数据拉宽
    P54.【离线-day3】09-事实表维度数据拉宽操作
    P55.【离线-day3】10-全国无商品分类维度指标统计
    P56.【离线-day3】11-全国一级商品分类维度指标开发
    P57.【离线-day3】12-大区二级商品分类维度指标统计
    P58.【离线-day3】13-用户订单行为指标需求分析
    P59.【离线-day3】14-ETL处理-订单时间标志宽表处理
    P60.【离线-day3】15-用户订单行为指标开发一
    P61.【离线-day3】16-指标开发第二部分
    P62.【离线-day3】17-指标开发第四部分
    P63.【离线-day3】18-创建ads层指标表存储数据
    P64.【离线-day4】01-今日课程目标与课程内容介绍
    P65.【离线-day4】02-网站流量日志获取方式介绍
    P66.【离线-day4】03-埋点js自定义采集原理分析
    P67.【离线-day4】04-网站流量日志-flume采集
    P68.【离线-day4】05-flume采集核心配置介绍
    P69.【离线-day4】06-flume采集程序启动验证
    P70.【离线-day4】07-flume采集输出hdfs目录分析
    P71.【离线-day4】08-flume自定义拦截器代码编写
    P72.【离线-day4】09-flume自定义拦截器启动验证
    P73.【离线-day4】10-ETL处理pageview-visit模型介绍及实现思路
    P74.【离线-day4】11-ETL处理-创建hive表接收ETL处理后数据
    P75.【离线-day4】12-ETL处理代码-普通版本-数据清洗过滤实现
    P76.【离线-day4】13-ETL处理代码-普通版本-pageview模型实现
    P77.【离线-day4】14-ETL处理代码-visit模型以及程序运行验证
    P78.【离线-day4】15-ETL处理代码-数据倾斜解决思路
    P79.【离线-day4】16-ETL处理代码-数据倾斜版本-rangepartitioner均匀分区实现
    P80.【离线-day4】17-ETL处理代码-数据倾斜版本-第一次生成sessionid
    P81.【离线-day4】18-ETL处理代码-数据倾斜版本-使用累加器修复分区边界
    P82.【离线-day4】19-ETL处理代码-数据倾斜版本-边界修复验证
    P83.【离线-day4】20-ETL处理代码-数据倾斜版本-最终实现以及验证
    P84.【离线-day5】01-今日课程目标与课程内容介绍
    P85.【离线-day5】02-生成明细表数据
    P86.【离线-day5】03-流量分析常见指标-基础级-复合级指标
    P87.【离线-day5】04-常见流量分析模型
    P88.【离线-day5】05-基础级指标统计
    P89.【离线-day5】06-基础级指标多维统计分析
    P90.【离线-day5】07-复合指标统计
    P91.【离线-day5】08-分组topn问题-开窗函数
    P92.【离线-day5】09-受访分析
    P93.【离线-day5】10-访客分析
    P94.【离线-day5】11-访客visit分析
    P95.【离线-day5】12-数据导出
    P96.【离线-day5】13-工作流调度和实现方式
    P97.【离线-day5】14-数据导出脚本编写-第一部分
    P98.【离线-day5】15-数据导出脚本编写-第二部分
    P99.【离线-day5】16-增量抽取数据脚本编写
    P100.【离线-day5】17-flume启动停止脚本与数据预处理脚本
    P101.【离线-day5】18-ETL以及指标计算脚本编写
    P102.【离线-day5】19-azkaban定时调度job编写
    P103.【离线-day6】01今日课程目标与课程内容介绍
    P104.【离线-day6】02-kylin简介以及应用场景
    P105.【离线-day6】03-kylin的优势以及数据流程图
    P106.【离线-day6】04-kylin的安装
    P107.【离线-day6】05-kylin入门案例
    P108.【离线-day6】06-kylin入门案例结果验证
    P109.【离线-day6】07-kylin入门案例-多张表
    P110.【离线-day6】08-kylin入门案例-一张事实表多张维度表
    P111.【离线-day6】09-kylin维度和度量以及cube与cuboid
    P112.【离线-day6】10-kylin工作原理-技术架构
    P113.【离线-day6】11-kylin全量构建与增量构建介绍
    P114.【离线-day6】12-增量构建model准备
    P115.【离线-day6】13-kylin中cube增量构建演示
    P116.【离线-day6】14-kylin增量构建restapi方式
    P117.【离线-day6】15-kylin碎片管理-手动合并
    P118.【离线-day6】16-kylin碎片管理-手动删除segment
    P119.【离线-day6】17-kylin碎片管理自动合并策略及案例
    P120.【离线-day6】18-kylin自动保留策略以及案例
    P121.【离线-day6】19-jdbc方式查询kylin
    P122.【离线-day7】01-kylincube优化-确定cuboid数量与cubesize
    P123.【离线-day7】02-cube优化-衍生维度
    P124.【离线-day7】03-cube优化-聚合组
    P125.【离线-day7】04-cube调优案例
    P126.【离线-day7】05-kylin接入数仓开发
    P127.【离线-day7】06-apache superset简介
    P128.【离线-day7】07-superset的安装
    P129.【离线-day7】08-superset入门案例
    P130.【离线-day7】09-superset菜单功能介绍
    P131.【离线-day7】10-superset订单案例实战
    P132.【离线-day7】11-superset dashboard实战
    P133.【离线-day7】12-superset的权限控制
    P134.【离线-day7】13-superset业务开发
    P135.01.【实时数仓-day01】课程目标
    P136.02.【实时数仓-day01】实时计算应用场景和技术选型
    P137.03.【实时数仓-day01】项目实施环境
    P138.04.【实时数仓-day01】需求分析介绍
    P139.05.【实时数仓-day01】常见的软件工程模型
    P140.06.【实时数仓-day01】实施方案
    P141.07.【实时数仓-day01】实时数仓的整体架构
    P142.08.【实时数仓-day01】canal的介绍
    P143.09.【实时数仓-day01】canal的安装部署
    P144.10.【实时数仓-day01】canal的客户端代码编写
    P145.11.【实时数仓-day01】canal的客户端测试
    P146.12.【实时数仓-day01】potobuf数据格式化的引入
    P147.13.【实时数仓-day01】protobuf的介绍及环境初始化
    P148.14.【实时数仓-day01】protobuf的使用
    P149.15.【实时数仓-day01】protobuf整合canalClient
    P150.16.【实时数仓-day01】mysql的主备原理
    P151.17.【实时数仓-day01】canal的工作原理及架构
    P152.18.【实数数仓-day01】canal的工作原理-客户端和服务端交互协议以及组件介绍
    P153.19.【实时数仓-day01】canal的工作原理EventStore
    P154.20.【实时数仓-day01】canal的工作原理Eventparser
    P155.01.【实时数仓-day02】课程目标
    P156.02.【实时数仓-day02】canal服务端的ha设置及演示
    P157.03.【实时数仓-day02】canal客户端的ha配置
    P158.04.【实时数仓-day02】项目开发-环境初始化
    P159.05.【实时数仓-day02】项目开发-canal客户端-环境初始化
    P160.06.【实时数仓-day02】项目开发-canal客户端-核心代码编写
    P161.07.【实时数仓-day02】项目开发-canal客户端-自定义序列化
    P162.08.【实时数仓-day02】项目开发-canal客户端-binlog的protobuf序列化实现
    P163.09.【实时数仓-day02】项目开发-canal客户端-将binlog日志使用protobuf序列化后写入kafka集群
    P164.10.【实时数仓-day02】项目开发-实时ETL-环境初始化
    P165.11.【实时数仓-day02】项目开发-实时ETL-Flink流式计算程序的初始化
    P166.12.【实时数仓-day02】项目开发-实时ETL-根据数据来源封装ETL基类
    P167.01.【实时数仓-day03】课程目标
    P168.02.【实时数仓-day03】实时ETL-Flink程序解析Kafka中的ProtoBuf
    P169.03.【实时数仓-day03】实时ETL-维度数据的样例类定义
    P170.04.【实时数仓-day03】实时ETL-维度数据的全量装载
    P171.05.【实时数仓-day03】实时ETL-维度数据的增量更新
    P172.06.【实时数仓-day03】实时ETL-点击流日志ETL引入logparsing框架介绍
    P173.07.【实时数仓-day03】实时ETL-点击流日志ETLlogparsing官方案例介绍
    P174.08.【实时数仓-day03】实时ETL-点击流日志ETLlogparsing入门案例
    P175.09.【实时数仓-day03】实时ETL-点击流日志ETLlogparsing框架应用到点击流日志样例类中
    P176.01.【实时数仓-day04】课程目标
    P177.02.【实时数仓-day04】实时ETL-点击流ETL-定义拉宽后的点击流对象样例类
    P178.03.【实时数仓-day04】实时ETL-点击流ETL-实时拉宽实现方案
    P179.04.【实时数仓-day04】实时ETL-点击流ETL-点击流日志转换成对象
    P180.05.【实时数仓-day04】实时ETL-点击流ETL-将点击流对象转换成拉宽后的点击流对象
    P181.06.【实时数仓-day04】实时ETL-点击流ETL-将拉宽后的点击流对象写入到kafka集群
    P182.07.【实时数仓-day04】实时ETL-点击流ETL-阶段总结
    P183.08.【实时数仓-day04】实时ETL-订单ETL-订单实时ETL业务开发
    P184.08.【实时数仓-day04】实时ETL-订单明细ETL-订单明细实时ETL需求分析
    P185.09.【实时数仓-day04】实时ETL-订单明细ETL-订单明细样例类定义
    P186.10.【实时数仓-day04】实时ETL-订单明细ETL-订单明细异步请求关联维度表数据
    P187.11.【实时数仓-day04】实时ETL-订单明细ETL-异步IO的原理
    P188.12.【实时数仓-day04】实时ETL-订单明细ETL-将订单明细数据写入到kafka集群
    P189.13.【实时数仓-day04】实时ETL-订单明细ETL-订单明细实时ETL到hbase并测试
    P190.14.【实时数仓-day04】实时ETL-商品数据ETL-商品表数据实时拉宽写入到kafka集群
    P191.15.【实时数仓-day04】实时ETL-购物车数据ETL-购物车数据实时拉宽写入到kafka集群
    P192.16.【实时数仓-day04】实时ETL-评论数据ETL-评论数据实时拉宽写入到kafka集群
    P193.17.【实时数仓-day04】实时ETL-导入数据模拟生成器
    P194.01.【实时数仓-day05】课程目标
    P195.02.【实时数仓-day05】Phoenix的介绍
    P196.03.【实时数仓-day05】Phoenix的安装部署
    P197.04.【实时数仓-day05】Phoenix的入门案例
    P198.05.【实时数仓-day05】Phoenix创建与Hbase的映射
    P199.06.【实时数仓-day05】使用Phoenix构建二级索引加快查询效率
    P200.07.【实时数仓-day05】Phoenix-使用订单明细创建Phoenix映射表并jdbc连接Phoenix
    P201.08.【实时数仓-day05】Flink的程序优化
    P202.09.【实时数仓-day05】Druid的介绍
    P203.10.【实时数仓-day05】Druid的安装和部署
    P204.11.【实时数仓-day05】Druid-Druid的入门案例
    P205.12.【实时数仓-day05】Druid-Druid的摄取本地文件案例
    P206.13.【实时数仓-day05】Druid-Druid的摄取HDFS文件案例
    P207.14.【实时数仓-day05】Druid-Druid的摄取Kafka流式数据案例
    P208.15.【实时数仓-day05】Druid-Druid的摄取配置文件格式说明
    P209.16.【实时数仓-day05】Druid-Druid的数据查询
    P210.01.【实时数仓-day06】课程目标
    P211.02.【实时数仓-day06】Druid-jdbc操作Druid
    P212.03.【实时数仓-day06】Druid-点击流日志指标分析
    P213.04.【实时数仓-day06】Druid-订单数指标分析
    P214.05.【实时数仓-day06】导入数据可视化项目模块
    P215.06.【实时数仓-day06】Druid的架构和原理-索引服务介绍
    P216.07.【实时数仓-day06】Druid的架构和原理-存储服务和查询服务节点介绍
    P217.08.【实时数仓-day06】Druid的架构和原理-Druid数据存储
    P218.09.【实时数仓-day06】superset的介绍
    P219.10.【实时数仓-day06】superset的安装部署
    P220.11.【实时数仓-day06】superset的入门案例
    P221.12.【实时数仓-day06】Mysql订单分析案例
    P222.13.【实时数仓-day06】superset的权限介绍
    P223.14.【实时数仓-day06】superset的自定义角色      

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    [LV.3]偶尔看看II

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    包年VIP

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    发表于 2022-12-1 14:54:19 | 显示全部楼层
    我只是路过打酱油的。【IT码上发视频学习网】雄起!
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