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大數據實戰派 都愛大講臺

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基于大數據體系構建數據倉庫

基于大數據體系構建數據倉庫

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干貨多:15案例 + 3實戰 + 2項目;
提升快:滴滴出行一線架構師傳授實戰經驗,30小時多方位講解數據倉庫構建相關理論及實戰內容
技術全:綜合運用Hive/Flume/Kafka/Azkaban/Oozie/SparkSQL等技術;

  • ¥399   ¥599 

  • VIP免費

時長    32小時52分鐘           開班時間   完整直播回放視頻 + 答疑群

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有效期:36500天
有效期自支付成功后開始計算。

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課程介紹點這里免費試聽

本課程系統的、全面的、深入的講解了,基于大數據體系如何構建數據倉庫。課程先對數據倉庫基礎理論和大數據技術平臺進行講解,然后講解數據采集與同步,然后講解數據質量的把控,接著講解數據倉庫如何建模,最后通過一系列的實戰項目真實、系統、全面的掌握如何構建企業級數據倉庫。(課程直播穿插講解大綱內容,排名不分先后)


課程特色

1、課程基于大數據體系進行數據倉庫構建

2、課程全面、系統的講解如何構建數據倉庫體系,而非簡單使用Hive工具

3、課程通過大量的項目案例和項目實戰,幫助大家快速積累數據倉庫經驗



(項目總體架構圖)


課程目標

1、加深對基于大數據生態的數據倉庫建設的認知,掌握數倉維度建模理論

2、會使用大數據生態的工具進行數據的采集、清洗等ETL工作

3、學會使用合理的方法管控數倉數據質量和熟悉元數據管理

4、學會互聯網用戶行為數據的埋點和應用

5、能夠應用建模技術、大數據技術構建數據倉庫


適用人群

1、對大數據相關組件有了解的學員;

2、有mysql等數據庫基礎的學員;

3、對數據倉庫感興趣想轉行的學員;

4、想提升或者積累數據倉庫經驗的學員;


就業崗位

1、數據倉庫工程師

2、數據倉庫架構師

3、ETL工程師

4、數倉建模工程師


涉及技術

MapReduce、HDFS、Hive、Sqoop、Flume、Kafka、Azkaban、Oozie、Airflow、SparkSQL、MySQL、Datax


常見問題

Q:會有實際上機演示和動手操作嗎?

A:本課程涉及大量的案例和實戰項目,實操貫穿整個課程。

Q:在線直播課程怎么答疑?

A: 每個班級會建立專門的班級QQ群,學員可以針對課程中的問題,或者自己學習與動手實踐中的問題,向老師提問,老師會進行相應解答。同時,強烈推薦大家到官網技術問答區提問,方便知識的沉淀,同時也避免因為QQ群信息刷屏而導致你的問題被老師錯過。

講師介紹

  • 張海港

    大講臺大數據特聘講師

    某金融公司大數據團隊Leader、數據倉庫架構師,曾供職于滴滴出行大數據&機器學習研究院,8年大數據&數據倉庫領域一線研發經驗,在數據倉庫、BI、大數據架構方面有豐富的經驗,熟練基于hadoop、spark、hive、flume等大數據生態構建大規模PB級數據倉庫平臺,致力于大數據價值的業務應用。

免費視頻這么多,為什么還要來大講臺?

智能化

學習任務智能推送

混合式

“圖文+視頻”混合式課件

答疑快

30分鐘問答響應

實戰多

3分理論7分實戰

包學會

賬號長期有效學會為止

課程大綱

第一章:數倉基礎理論
1.1.開篇 1.1.1.什么是數據倉庫
1.1.2.數據倉庫的發展史
1.1.3.基于大數據數倉構建特點
1.1.4.數據倉庫的應用范圍與前景
1.2.數倉建模方法論 1.2.1.實體關系(ER)建模理論及應用場景
案例1
1.2.2.維度建模理論及應用場景
案例2
1.2.3.DataVault建模理論及應用場景
案例3
1.2.4.Anchor建模理論及應用場景
1.3.大數據領域對實時數據場景的應用 1.3.1.實戰1:數倉實時場景應用
第二章:大數據技術平臺
2.1.基于大數據的數據倉庫技術架構
2.2.Hadoop離線計算框架 2.2.1.Hadoop架構介紹
2.2.2.MapReduce編程模型、運行原理
2.2.3.HDFS架構、原理
2.3.Spark內存計算框架 2.3.1.Spark架構介紹
2.3.2.Spark編程模型、運行原理
2.4.Hive數據倉庫 2.4.1.Hive架構
2.4.2.Hive與MapReduce、Spark sql
2.4.3.Hive Sql常用操作
2.4.4.Hive 企業級優化
案例1
案例2
案例3
2.5.其它大數據倉庫技術體系 2.5.1.數據采集:Sqoop、Datax、Flume
2.5.2.數據通道:Kafka
2.5.3.調度:Oozie
案例1
實戰2:互聯網金融網貸業務架構設計
第三章:數據采集與數據同步
3.1.數據埋點對于大數據的應用價值與行業應用場景
3.2.多屏場景下的用戶體系識別
3.3.數據埋點 3.3.1.大數據場景下埋點的范圍與邊界
3.3.2.行為數據埋點
瀏覽器日志埋點
無線終端埋點:h5\native\Hybrid
3.3.3.業務數據埋點范圍
3.4.數據的同步與傳輸 3.4.1.基于數據庫的數據同步
3.4.2.基于日志的數據同步
實戰3:基于某電商app、h5、pc等多屏的行為、業務數據埋點設計與采集方案(具體方法+技術架構)
第四章:數據質量
4.1.互聯網行業與傳統行業數據質量的差異
4.2.元數據管理
4.3.數據質量在數據流轉過程中的控制、檢驗方法
4.4.業務快速迭代過程中的數據適配、監控
案例1:企業級數據倉庫平臺元數據管理
案例2:企業級數據倉庫平臺中數據質量控制方案
第五章:數據倉庫維度建模(進階)
5.1.維度設計 5.1.1.維度設計基礎
5.1.2.維度的整合與拆分
案例1
5.1.3.維度的變化:緩慢變化維等
案例2
5.2.事實表設計 5.2.1.事實表設計基礎
5.2.2.增量事實表
案例1
5.2.3.快照事實表
案例2
5.2.4.累計事實表
案例3
5.2.5拉鏈事實表
案例4
5.3.數據集市的主題設計
第六章:項目實戰
項目1:基于大數據的數倉對互聯網信貸項目的應用
項目2:企業級大數據倉庫開發規范
第七章:大數據應用擴展及經驗分享
大數據應用擴展及經驗分享

學員們說~~


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