你将收获

能承载海量数据的实时分析,数据分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用。

基于Kettle+Clickhouse+Superset构建亿级大数据实时分析平台

对电商数据的常见实战指标处理使用kettle等工具进行了详尽讲解

适用人群

1.拥有理论基础扎实和想跳槽,且缺乏项目实战的学员 2.想了解和熟悉一些前沿技术在项目中的实践效果 3.不建议零基础购买课程。

课程介绍

1、ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以掌握一个ETL工具的使用,必不可少。

Kettle作为ETL工具是非常强大和方便的。Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window、Linux、Unix上运行,绿色无需安装,数据抽取高效稳定。

Kettle中文名称叫水壶,该项目的主程序员MATT希望把各种数据放到一个壶里,然后以一种指定的格式流出。

Kettle这个ETL工具集,它允许你管理来自不同数据库的数据,通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么,而不是你想怎么做。

Kettle中有两种脚本文件,transformation和job,transformation完成针对数据的基础转换,job则完成整个工作流的控制。

2、Clickhouse 是俄罗斯的“百度”Yandex公司在2016年开源的,一款针对大数据实时分析的高性能分布式数据库,与之对应的有hadoop生态hive,Vertica和百度出品的palo。这是战斗民族继nginx后,又开源的一款“核武器”。

Hadoop 生态体系解决了大数据界的大部分问题,当然其也存在缺点。Hadoop 体系的最大短板在于数据处理时效性。基于 Hadoop 生态的数据处理场景大部分对时效要求不高,按照传统的做法一般是 T + 1 的数据时效。即 Trade + 1,数据产出在交易日 + 1 天。

ClickHouse 的产生就是为了解决大数据量处理的时效性。独立于Hadoop生态圈。

3、Superset 是一款由 Airbnb 开源的“现代化的企业级 BI(商业智能) Web 应用程序”,其通过创建和分享 dashboard,为数据分析提供了轻量级的数据查询和可视化方案。

 Superset 的前端主要用到了 React 和 NVD3/D3,而后端则基于 Python 的 Flask 框架和 Pandas、SQLAlchemy 等依赖库,主要提供了这几方面的功能:

01、集成数据查询功能,支持多种数据库,包括 MySQL、PostgresSQL、Oracle、SQL Server、SQLite、SparkSQL 等,并深度支持 Druid。

02、通过 NVD3/D3 预定义了多种可视化图表,满足大部分的数据展示功能。如果还有其他需求,也可以自开发更多的图表类型,或者嵌入其他的 JavaScript 图表库(如 HighCharts、ECharts)。

03、提供细粒度安全模型,可以在功能层面和数据层面进行访问控制。支持多种鉴权方式(如数据库、OpenID、LDAP、OAuth、REMOTE_USER 等)。

 

基于Kettle+Clickhouse+Superset构建亿级大数据实时分析平台课程将联合这三大开源工具,实现一个强大的实时分析平台。

该系统以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解,对电商数据的常见实战指标处理使用kettle等工具进行了详尽讲解,具体指标包括:流量分析、新增用户分析、活跃用户分析订单分析、团购分析。能承载海量数据的实时分析,数据分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用。

项目代码也是具有很高的商业价值的,大家可以根据自己的业务进行修改,便可以使用。

本课程包含的技术:

开发工具为:IDEA

Kettle

Clickhouse

Superset

Binlog

Canal

Kafka

Hbase

Hadoop

Zookeeper

Flink

SpringBoot

SpringCould

Python

Ancona

MySQL

 

课程亮点:

1.与企业对接、真实工业界产品

2.强大的ETL工具Kettle全流程讲解实现

3.ClickHouse高性能列式存储数据库

4.Superset现代化的企业级BI可视化

5.数据库实时同步解决方案

6.集成Flink实时数据转换解决方案

7.主流微服务SpringBoot后端系统

8.互联网大数据企业热门技术栈

9.支持海量数据的实时分析

10.支持全端实时数据分析

11.全程代码实操,提供全部代码和资料

12.提供答疑和提供企业技术方案咨询

 

课程目录