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數據倉庫（Data Warehouse）簡稱DW或DWH，是數據庫的一種概念上的升級，可以說是為滿足新需求設計的一種新數據庫，而這個數據庫是需容納更多的數據，更加龐大的數據集，從邏輯上講數據倉庫和數據庫是沒有什么區別的。 為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支撐的戰略集合，主要是用于數據挖掘和數據分析，以建立數據沙盤為基礎，為消滅消息孤島和支持決策為目的而創建的。 數據倉庫的應用 1.數據分析、數據挖掘、人工智能、機器學習、風險控制、無人駕駛。 2.數據化運營、精準運營。 3.廣告精準、智能投放。 隨著我們從IT時代步入DT時代，數據積累量也與日俱增，同時伴隨著互聯網的發展，越來越多的應用場景產生，傳統的數據處理、存儲方式已經不能滿足日益增長的需求。而互聯網行業相比傳統行業對新生事物的接受度更高、應用場景更復雜， 因此基于大數據構建的數據倉庫最先在互聯網行業得到了嘗試。 高性能高擴展的億級電商全端實時數據倉庫全實現（PC、移動、小程序） ，以熱門的互聯網電商實際業務應用場景為案例講解，對電商數據倉庫的常見實戰指標以及難點實戰指標進行了詳盡講解，具體指標包括：每日、月大盤收入報表、高付費用戶分析報表、流量域多方位分析、營銷域多方位分析、實時排行榜指標分析、用戶主題分析、店鋪主題時間區間分析等，數據分析涵蓋全端（PC、移動、小程序）應用，與互聯網企業大數據技術同步，讓大家能夠真正學到大數據企業級數據倉庫的實戰經驗。 本課程凝聚講師多年一線大數據企業實際項目經驗，大數據企業在職架構師親自授課，全程實操代碼，帶你體驗真實的大數據開發過程，代碼現場調試。通過本課程的學習再加上老師的答疑，你完全可以將本案例直接應用于企業。本套課程可以滿足世面上絕大多數大數據企業級的數據倉庫業務場景，全部代碼可以直接部署企業，支撐億級并發數據分析。最后的項目代碼也是具有極高的商業價值的，大家可以根據自己的業務進行修改,便可以使用。 Flink1.9.0 Greenplum5.0.0 Hadoop2.6.0 HBase1.0.0 Kafka2.1.0 Hive1.1.0 HDFS、MapReduce Redis、Flume Sqoop、Zookeeper MyBatis、EhCache SpringBoot2.0.2.RELEASE SpringCloud Finchley.RELEASE Binlog、Canal MySQL、Mycat Vue.js、Nodejs Highcharts 課程亮點： 1.與企業無縫對接、真實工業界產品 2.支持海量數據的分析 3.支持全端實時數據分析 4.通用數據倉庫分層解決方案 5.數據庫實時同步解決方案 6.主流微服務后端系統 7.電商數據倉庫實戰指標 8.實時加離線多方位分析 9.互聯網大數據企業熱門技術棧 10.分布式數據庫存儲解決方案 11.涵蓋主流前端技術VUE+jQuery+Ajax+NodeJS 12.大數據熱門技術Flink新版本 13.集成SpringCloud實現統一整合方案 14.全程代碼實操，提供全部代碼和資料 15.提供答疑和提供企業技術方案咨詢 課程大綱： 第一課：數倉接入層以及流量域數據設計和實現 1、課程說明 2、數據接入層之springboot構建數據收集服務 3、數據接入層之構建springcloud注冊中心 4、數據接入層之收集服務注冊 5、數據接入層之模擬數據代碼編寫 6、數據接入層之模擬數據聯調接口以及效果演示 7、數據接入層之流量域app端業務數據結構講解 8、數據接入層之流量域小程序端業務數據結構講解 9、數據接入層之流量域pc端業務數據結構講解 10、數據接入層之流量域數據采集架構講解 11、數據接入層之模擬流量域數據采集代碼編寫1 12、數據接入層之模擬流量域數據采集代碼編寫2 第二課：數據倉庫分層以及實時采集設計和實現 13、數據接入層之kafka2安裝 14、數據接入層之kafka2可用性測試 15、數據接入層之spring boot整合kafka 16、數據接入層之spring boot整合kafka聯調測試 17、實時計算服務之flink部署以及任務提交效果演示 18、數據倉庫之hadoop安裝講解 19、數據倉庫之flume講解以及安裝 20、數據倉庫之flume同步數據 21、數據倉庫之flume同步數據問題解決以及注意事項說明 22、數據倉庫之hive安裝講解 23、實時數據倉庫之未分層帶來的問題講解 24、實時數據倉庫之實時數據倉庫之分層好處以及分層模型講解 第三課：全端商品、活動、購物車流量域數據結構以及數據實時同步大數據環境 25、實時數據倉庫之pc端商品流量數據模擬 26、實時數據倉庫之pc端活動流量數據模擬 27、實時數據倉庫之pc端購物車流量數據模擬 28、實時數據倉庫之小程序端商品流量數據模擬 29、實時數據倉庫之小程序端活動流量數據模擬 30、實時數據倉庫之小程序端購物車流量數據模擬 31、實時數據倉庫之app端活動流量數據模擬 32、實時數據倉庫之app端購物車流量數據模擬 33、實時數據倉庫之pc端流量補充信息模擬數據以及pc端日志結構優化 34、實時數據倉庫之日志類型枚舉設計 35、實時數據倉庫之所有日志抽象日志類型講解以及代碼實現 36、實時數據倉庫之數據收集服務優化以及調試 37、實時數據倉庫之app流量域數據flume配置講解以及同步app流量域數據到HDFS 38、實時數據倉庫之pc端流量域數據flume配置講解以及同步pc端流量域數據到HDFS 39、實時數據倉庫之小程序端流量域數據flume配置講解以及同步小程序端流量域數據 第四課：數據倉庫分層之ODS層以及DWD層設計和實現 40、實時數據倉庫之Hive JsonSerde講解 41、實時數據倉庫之ODS層之app流量域數據映射外部表講解 42、實時數據倉庫之ODS層之app流量域數據外部分區表優化講解 43、實時數據倉庫之ODS層之app流量域活動以及商品信息表構建 44、實時數據倉庫之ODS層之pc端流量域購物車表構建 45、實時數據倉庫之ODS層之pc端流量域活動以及商品表構建 46、實時數據倉庫之ODS層之小程序端流量域表構建1 47、實時數據倉庫之ODS層之小程序端流量域表構建2 48、實時數據倉庫之LinuxShell腳本講解 49、實時數據倉庫之linuxCrontab講解 50、實時數據倉庫之定時導入分區腳本編寫以及定時任務設置 51、實時數據倉庫DWD層之購物車整合流量域表構建 52、實時數據倉庫DWD層之活動整合流量域表構建 53、實時數據倉庫DWD層之商品整合流量域表構建 54、實時數據倉庫DWD層之整合流量域表構建補充講解 55、實時數據倉庫DWD層之購物車基礎數據轉換整合 56、實時數據倉庫DWD層之購物車基礎數據轉換整合補充 第五課：數據倉庫分層之DWD層、DWM層、DWS層設計和實現 57、實時數據倉庫DWD層之活動基礎數據轉換整合 58、實時數據倉庫DWD層之商品基礎數據轉換整合 59、實時數據倉庫DWD層之商品基礎數據轉換整合補充 60、實時數據倉庫DWM層講解以及表結構定義 61、實時數據倉庫DWM層數據轉換講解 62、實時數據倉庫DWD層異常數據處理 63、實時數據倉庫DWD層異常數據處理sql調試以及解決 64、實時數據倉庫DWM層子查詢處理pc端設備信息 65、實時數據倉庫DWS層講解以及用戶寬表結構定義 66、實時數據倉庫DWM層表結構以及數據轉換優化講解 67、實時數據倉庫DWS層用戶寬表數據轉換sql編寫1 68、實時數據倉庫DWS層用戶寬表數據轉換sql編寫2 69、實時數據倉庫DWS層用戶寬表數據轉換調試講解 70、實時數據倉庫DWS層商品寬表結構定義 71、實時數據倉庫DWS層商品寬表數據轉sql編寫 72、實時數據倉庫DWS層用戶寬表月表 73、實時數據倉庫DWS層用戶寬表月表補充講解 74、實時數據倉庫DWS層商品寬表月表 第六課：數據倉庫營銷域設計和實現 75、實時數據倉庫之Sqoop講解以及安裝 76、實時數據倉庫之商品域商品數據模擬 77、實時數據倉庫之商品域商家以及用戶數據模擬 78、實時數據倉庫之商品域ODS層表構建 79、實時數據倉庫之Sqoop同步商品域數據 80、實時數據倉庫之Sqoop兼容性問題解決以及同步效果演示 81、實時數據倉庫之商品域數據同步完善優化 82、實時數據倉庫之營銷域活動數據模擬 83、實時數據倉庫之營銷域團購數據模擬 84、實時數據倉庫之營銷域優惠劵數據模擬 85、實時數據倉庫之營銷域秒殺數據模擬 86、實時數據倉庫之營銷域紅包數據模擬 87、實時數據倉庫之交易域訂單數據模擬1 88、實時數據倉庫之交易域訂單數據模擬2 89、實時數據倉庫之營銷域ODS層表構建 90、實時數據倉庫之交易域ODS層表構建 91、實時數據倉庫之批量同步營銷域數據 92、實時數據倉庫之批量同步交易域數據 第七課：數據庫實時同步以及實時分析設計和實現 93、實時數據倉庫之Binlog講解 94、實時數據倉庫之Binlog日志查看 95、實時數據倉庫之業務數據同步技術選型 96、實時數據倉庫之Canal詳解 97、實時數據倉庫之Canal+Kafka實時同步業務數據 98、實時數據倉庫之Canal+Kafka實時同步業務數據效果演示 99、實時數據倉庫之Flink1.9+Kafka構建實時分析項目 100、實時數據倉庫之業務數據topic構建 101、實時數據倉庫之業務數據公共實體構建1 102、實時數據倉庫之業務數據公共實體構建2 103、實時數據倉庫之Flink實時轉換同步業務數據代碼編寫 104、實時數據倉庫之反射技術實時轉換業務數據到數據倉庫 105、實時數據倉庫之FastJson解析Binlog日志數據 106、實時數據倉庫之Flink實時轉換業務數據代碼編寫 107、實時數據倉庫之Flink過濾Binlog業務數據代碼編寫 108、實時數據倉庫之目標topic sink聯調測試 109、實時數據倉庫之Flume實時同步業務數據腳本編寫以及效果演示 第八課：用戶主題團購以及優惠劵排行榜實時分析 110、實時數據倉庫之Hbase環境搭建 111、實時數據倉庫之Hbase 工具類代碼編寫 112、實時數據倉庫之用戶主題實時團購分析map代碼編寫 113、實時數據倉庫之用戶主題實時團購分析reduce代碼編寫 114、實時數據倉庫之用戶主題實時團購分析sink代碼編寫 115、實時數據倉庫之用戶主題實時團購數據存儲hbase倉庫代碼編寫 116、實時數據倉庫之用戶主題實時團購數據用戶較大成交團購分析代碼編寫 117、實時數據倉庫之Redis環境構建 118、實時數據倉庫之Redis使用講解 119、實時數據倉庫之Redis實現實時排名代碼編寫 120、實時數據倉庫之實時優惠劵用戶排行分析代碼編寫 121、實時數據倉庫之app應用層終端使用類別分析sql編寫 122、實時數據倉庫之app應用層購物車操作分析sql編寫 123、實時數據倉庫之sqoop同步app層數據到mysql腳本編寫 第九課：商品域、營銷域、交易域數據倉庫完善以及app層設計和實現 124、實時數據倉庫之DIM層講解以及構建 125、實時數據倉庫之商品域DWD層表構建以及數據轉換 126、實時數據倉庫之營銷域DWD層表構建以及數據轉換 127、實時數據倉庫之交易域DWD層表構建以及數據轉換 128、實時數據倉庫之DWM層訂單行為表構建以及數據轉換sql編寫 129、實時數據倉庫之DWS層用戶、店鋪、商家、商品訂單主題寬表講解以及開發 130、實時數據倉庫之app應用層團購訂單分析開發 131、實時數據倉庫之app應用層紅包、優惠劵、指定活動、秒殺活動訂單分析開發 132、實時數據倉庫之app應用層團購、紅包、優惠劵、指定活動、秒殺活動訂單月表 133、實時數據倉庫之app應用層終端使用、購物車月表分析開發 134、實時數據倉庫之app層訂單分析結果同步到mysql腳本開發1 135、實時數據倉庫之app層訂單分析結果同步到mysql腳本開發2 第十課：大盤收入、高付費報表以及店鋪主題分析 136、實時數據倉庫之MyCat詳解 137、實時數據倉庫之MyCat安裝1 138、實時數據倉庫之MyCat安裝2以及演示 139、實時數據倉庫之app層實時大盤收入報表代碼編寫1 140、實時數據倉庫之app層實時大盤收入報表代碼編寫2 141、實時數據倉庫之app層高付費用戶綜合報表代碼編寫 142、實時數據倉庫之Greenplum講解 143、實時數據倉庫之Greenplum安裝實戰講解 144、實時數據倉庫之Greenplum使用講解 145、實時數據倉庫之Greenplum遠程權限配置以及api使用講解 146、實時數據倉庫之Greenplum特定時間店鋪主題分析代碼編寫1 147、實時數據倉庫之Greenplum特定時間店鋪主題分析代碼編寫2 148、實時數據倉庫之Greenplum特定時間店鋪主題分析代碼編寫3 149、實時數據倉庫之Greenplum特定時間店鋪主題分析代碼編寫4 第十一課：數倉前端+圖標項目實戰 150、實時數據倉庫之Vue前端項目構建實戰講解 151、實時數據倉庫之前端系統項目開發架構講解 152、實時數據倉庫之Vue.js+highcharts構建圖表 153、實時數據倉庫之大盤收入報表圖表實戰開發 154、實時數據倉庫之高付費用戶報表圖表實戰開發 155、實時數據倉庫之流量域分析圖表實戰開發 156、實時數據倉庫之營銷域分析圖表實戰開發 157、實時數據倉庫之用戶主題分析圖表實戰開發 158、實時數據倉庫之實時排行圖表實戰開發 159、實時數據倉庫之特定時間店鋪主題分析圖表實戰開發 160、實時數據倉庫之后端接口服務構建 161、實時數據倉庫之后端聯調前端代碼開發 162、實時數據倉庫之后端聯調大盤收入報表代碼開發 第十二課：數倉完善、后端系統開發、前端項目整合以及性能優化 163、實時數據倉庫之后端聯調高付費用戶報表代碼開發 164、實時數據倉庫之后端聯調流量域分析代碼開發 165、實時數據倉庫之后端聯調營銷域分析代碼開發 166、實時數據倉庫之后端聯調用戶主題以及實時排行分析代碼開發 167、實時數據倉庫之后端聯調特定時間店鋪主題分析代碼開發 168、實時數據倉庫之后端聯調代碼開發補充 169、實時數據倉庫之大盤收入報表后端接口實現 170、實時數據倉庫之高付費用戶報表接口實現 171、實時數據倉庫之流量域以及營銷域接口實現1 172、實時數據倉庫之流量域以及營銷域接口實現2 173、實時數據倉庫之用戶主題實時分析完善代碼講解 174、實時數據倉庫之用戶主題接口代碼講解 175、實時數據倉庫之實時排行榜分析完善講解 176、實時數據倉庫之實時排行榜分析接口代碼講解 177、實時數據倉庫之特定時間店鋪主題分析接口代碼講解 178、實時數據倉庫性能優化之緩存優化 授課時間： 課程將于2020年12月16日開課，課程持續時間大約為12周。 課程環境： 系統：Windows7 開發工具:IDEA WebStorm 授課對象： 本課程針對具有一定的Java、大數據基礎與相關大數據框架經驗，想通過本項目的學習，掌握企業級的大數據數據倉庫應用以及提高自己大數據的技能的同學。同時歡迎想入行大數據，或者對大數據數據倉庫感興趣及想跳槽拿高薪的同學們加入，一起成長一起進步。 講師介紹： 友凡 多年移動互聯網產品設計和開發經驗，帶領團隊完成多個知名互聯網產品，歷任多家知名公司Java和大數據架構師，負責過多個大型Java和大數據系統的架構和開發。精通Java、Go、Python、Hadoop、Storm、Spark、Docker、NoSQL等語言和大數據技術，對分布式、高并發、高可用、微服務、緩存、虛擬化、海量數據處理有豐富的實戰經驗和解決方案。IT一線行業8年實戰經驗，教程案例均來自真實工業界開發場景。 收獲預期： 熟練掌握大數據數據倉庫設計思想，企業級實時數據倉庫技術,主流大數據技術，分布式數據庫技術,主流微服務技術，主流前端技術等，學完后能通過以上技術自主開發一套高并發高可用的實時大數據數據倉庫系統。學員還可以對企業的大數據開發過程一目了然，全部掌握本課程內容能夠滿足企業級的大數據開發人才需求。 掌握本課程內容你可以從事： 數據倉庫工程師/架構師 薪資范圍 20K-50K 大數據基礎架構工程師 薪資范圍 20K-30K 數據開發工程師 薪資范圍 20K-40K 新穎的課程收費形式：“逆向收費”約等于免費學習，僅收取100元固定收費+300元暫存學費，學習圓滿則全額獎勵返還給學員！ 本門課程本來打算完全免費，某位大神曾經說過“成功就是正確的方向再加上適度的壓力”。考慮到講師本身要付出巨大的勞動，為了防止一些朋友在學習途中半途而廢，浪費了講師的付出，為此我們計劃模仿某些健身課程，使用“逆向收費”的方法。 在報名時每位報名者收取400元，其中100元為固定 收費，另外300是暫存學費，即如果學員能完成全部課程要求，包括完成全部的書面和互動作業，則300元全款退回。如果學員未能堅持到完全所有的學習計劃任務，則會被扣款。期望這種方式可以轉化為大家強烈的學習愿望和驅動力！ 課程授課方式： 1、 學習方式：老師發布教學資料、教材，幻燈片和視頻，學員通過網絡下載學習。同時通過論壇互動中老師對學員進行指導及學員之間相互交流。 2、 學習作業：老師每周布置書面及互動作業，學員需按時按質完成作業。 3、 老師輔導：根據作業批改中發現的問題，針對性給予輔導，幫助大家掌握知識。 4、 結業測驗：通過測驗，完成學業。 您是否對此課程還有疑問，那么請 點擊進入 FAQ，您的問題將基本得到解答 咨詢QQ： 2222010006 (上班時間在線） 技術熱點、 行業資訊，培訓課程信息，盡在煉數成金官方微信，低成本傳遞高端知識！技術成就夢想！歡迎關注！  打開微信，使用掃一掃功能，即刻關注煉數成金官方微信賬戶，不容錯過的精彩，期待您的體驗！！！  |
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