基于Flink+Doris构建高性能高扩展的全端实时数据仓库教程

基于Flink+Doris构建高性能高扩展的全端实时数据仓库教程
共89节 2979人在学 课程详情
  • 7、hbase环境构建
  • 8、mysql环境构建
  • 9、hive环境构建
  • 10、springboot讲解以及构建web应用
  • 11、Spring Cloud注册中心构建
  • 12、数据接入层之流量域业务数据结构讲解
  • 13、数据接入层之数据采集服务以及整合kafka开发
  • 14、数据采集服务以及整合kafka开发补充
  • 15、dorisdb安装1
  • 16、dorisdb安装2
  • 17、DorisDb基本概念以及使用讲解
  • 18、DorisDB数据模型实战讲解
  • 19、DorisDB之Broker 部署实战
  • 20、DorisDB之Rollup实战讲解
  • 21、DorisDB之动态分析表实战讲解
  • 22、实时数仓之分层模型讲解
  • 23、实时数仓之ODS层流量域建模
  • 24、实时数仓之DWD层流量域建模
  • 25、实时数仓之DWM层流量域建模
  • 26、实时数仓之DWS层流量域建模
  • 27、实时数仓之App层流量域建模
  • 28、实时数仓之dwm、dws、app层建模优化
  • 29、实时数仓之流量日志优化
  • 30、flink实时分析服务构建
  • 31、实时数仓之ODS层实时转换实战1
  • 32、实时数仓之ODS层实时转换实战2
  • 33、实时数仓之DWD层实时转换实战1
  • 34、实时数仓之DWD层实时转换实战2
  • 35、实时数仓之DWD层实时转换实战3
  • 36、实时数仓之DWM层实时转换实战1
  • 37、实时数仓之DWM层实时转换实战2
  • 38、实时数仓之DWM层实时转换实战3
  • 39、实时数仓之DWM层实时转换实战4完结
  • 40、DWS层实时转换之用户主题设备分析map开发
  • 41、DWS层实时转换之用户主题map开发2
  • 42、DWS层实时转换之商品主题map开发
  • 43、DWS层实时转换之商品主题reduce开发
  • 44、DWS层实时转换之商品主题reduce开发
  • 45、实时数仓之DWS层实时转换之sink开发
  • 46、实时数仓之DWS层实时转换之主体分析代码开发
  • 47、实时数仓之APP层购物车分析map代码编写
  • 48、实时数仓之APP层设备分析map代码编写
  • 49、实时数仓之APP层reduce代码编写
  • 50、实时数仓之APP层sink以及主题分析代码编写
  • 51、实时数仓之前端vue项目构建
  • 52、实时数仓之vue整合Highcharts实战
  • 53、整合vue-resource实现动态加载实战
  • 54、实时数仓之购物车分析指标开发
  • 55、实时数仓之终端分析指标开发
  • 56、实时数仓之交易域ODS层建模
  • 57、实时数仓之交易域DWD层建模
  • 58、实时数仓之交易域DWM层建模1
  • 59、实时数仓之交易域DWM层建模2
  • 60、实时数仓之交易域DWS层建模1
  • 61、实时数仓之交易域DWS层建模2
  • 62、实时数仓之交易域App层建模
  • 63、实时数仓之交易域ODS层实时转换
  • 64、实时数仓之交易域DWD、DWM层实时转换1
  • 65、实时数仓之交易域DWD、DWM层实时转换2
  • 66、交易域DWS层实时转换用户主题map代码编写
  • 67、交易域DWS层实时转换商品主题map代码编写
  • 68、交易域DWS层实时转换reduce代码编写
  • 69、交易域DWS层实时转换sink代码编写
  • 70、实时数仓之交易域App层实时转换map代码编写
  • 71、交易域App层实时转换reduce和sink
  • 72、实时数仓之交易域App层主体分析类代码编写
  • 73、实时数仓之交易域分析前端开发
  • 74、实时数仓之交易域分析后端接口以及联调
  • 75、实时数仓之binlog讲解
  • 76、实时数仓之binlog使用以及查看
  • 77、实时数仓之canal讲解
  • 78、实时数仓之canal安装以及整合kafka实战
  • 79、实时数仓之业务数据实时转换服务实战
  • 80、实时数仓之dorisdb工具代码编写
  • 81、实时数仓之sink代码优化
  • 82、实时数仓之流量域、交易域后端接口完善
  • 83、实时数仓之hbase工具代码编写
  • 84、实时数仓之对象复制和转换等工具类代码编写
  • 85、实时数仓之flume实时同步数仓数据实战
  • 86、实时数仓之商品域实战代码讲解
  • 87、Echarts+DATAV构建实时大屏前后端
  • 88、实时数仓之整体联调效果演示
  • 89、实时数仓之代码和整体架构总结讲解
  • 1、实时数仓之课程说明
  • 2、实时数仓之课程价值说明
  • 3、实时数仓项目构建
  • 4、Zookeeper环境安装
  • 5、hadoop环境构建
  • 6、kafka环境构建

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    课时介绍

    14、数据采集服务以及整合kafka开发补充

    课程介绍

    课程总体架构请观看89讲。
    数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合,用于对管理决策过程的支持。
    数据仓库的应用有:1.数据分析、数据挖掘、人工智能、机器学习、风险控制、无人驾驶。2.数据化运营、精准运营。3.广告精准、智能投放等等。


    数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的,在企业信息化的过程中,随着信息化工具的升级和新工具的应用,数据量变的越来越大,数据格式越来越多,决策要求越来越苛刻,数据仓库技术也在不停的发展。
    数据仓库有两个环节:数据仓库的构建与数据仓库的应用。


    随着IT技术走向互联网、移动化,数据源变得越来越丰富,在原来业  务数据库的基础上出现了非结构化数据,比如网站log,IoT设备数据,APP埋点数据等,这些数据量比以往结构化的数据大了几个量级,对ETL过程、存储都提出了更高的要求。


    互联网的在线特性也将业务需求推向了实时化 ,随时根据当前客户行为而调整策略变得越来越常见,比如大促过程中库存管理,运营管理等(即既有中远期策略型,也有短期操作型)。同时公司业务互联网化之后导致同时服务的客户剧增,有些情况人工难以完全处理,这就需要机器 自动决策 。比如欺诈检测和用户审核。总结来看,对数据仓库的需求可以抽象成两方面: 实时产生结果、处理和保存大量异构数据。


    本课程基于真实热门的互联网电商业务场景为案例讲解,结合分层理论和实战对数仓设计进行详尽的讲解,基于Flink+DorisDB实现真正的实时数仓,数据来及分析,实时报表应用。具体数仓报表应用指标包括:实时大屏分析、流量分析、订单分析、商品分析、商家分析等,数据涵盖全端(PC、移动、小程序)应用,与互联网企业大数据技术同步,让大家能够学到大数据企业级实时数据仓库的实战经验。

    本课程包含的技术: 
    开发工具为:IDEA、WebStorm 
    Flink 1.11.3
    Hadoop 2.7.5
    Hive 2.2.0
    Zookeeper
    Kafka 2.1.0、
    Spring boot 2.0.8.RELEASE
    Spring Cloud Finchley.SR2
    Flume 、Hbase 2.2.6
    DorisDB 0.13.9、Redis
    VUE+jQuery+Ajax+NodeJS+ElementUI+Echarts+Datav
    等

    课程亮点: 
    1.与企业接轨、真实工业界产品
    2.DorisDB高性能分布式数据库
    3.大数据热门技术Flink最新版
    4.真正的实时数仓以及分层设计
    5.海量数据大屏实时报表
    6.数据分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用
    7.主流微服务后端系统
    8.数据库实时同步解决方案
    9.涵盖主流前端技术VUE+jQuery+Ajax+NodeJS+ElementUI+Echarts+Datav
    10.集成SpringCloud实现统一整合方案
    11.互联网大数据企业热门技术栈
    12.支持海量数据的实时数仓报表分析
    13.支持全端实时实时数仓报表分析
    14.全程代码实操,提供全部代码和资料 
    15.提供答疑和提供企业技术方案咨询

    企业一线架构师讲授,代码在老师的指导下企业可以复用,提供企业解决方案。  
    版权归作者所有,盗版将进行法律维权。
     

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