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[云计算&大数据] Hadoop大数据:真实电商数据仓库全流程开发详解

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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2016-1-30 14:20:49 | 显示全部楼层 |阅读模式
    本视频特点:
    真实电商环境的全面解析,侧重于数据仓库开发
    助学习者提前了解真实开发环境和每天工作任务
    视频简明扼要,内容实用不拖沓,大量实际经验

    视频全部学完的实际价值=1年左右电商公司工作经验

    主要内容为:
    第一部分:数据仓库基础理论与技术圈
      第一章:互联网电商大数据环境
      第二章:商业智能与数据仓库基础理论
      第三章:维度建模基础理论
      第四章:电商大数据一般架构
      第五章:电商数据平台从零搭建方案参考
    第二部分:Hadoop&Hive数据仓库技术
      第一章:电商全分布式开发环境搭建
      第二章:Hadoop&Hive光速入门
      第三章:HiveSQL语言全解释
      第四章:Hive内部运行机制
      第五章:HiveSQL优化
    第三部分:电商核心业务知识详解
      第一章:订单商品模块
      第二章:客户模块
      第三章:活动模块
      第四章:流量模块
      第五章:电商用户画像项目

    详情:

    第一部分:数据仓库基础理论与技术圈

    第一章:互联网电商大数据环境
    1.职业环境
    2.可能会有哪些重点项目
    3.可能会有哪些重点方向
    4.每天会做什么工作
    5.电商项目的生命周期
    6.Hadoop在国内的情景
    7.待遇怎么样
    8.工作机会介绍
    9.关于猎头的知识

    第二章:商业智能与数据仓库基础理论
    1.BI的作用
    2.BI的构建
    3.数据仓库基础理论:数据仓库,企业信息工厂,维,事实表
    4.数据仓库基础理论:数据集市,ODS,元数据,ETL,OLAP

    第三章:维度建模基础理论
    1.维度建模-基础术语
    2.维度建模-建模中的三种模型
    3.维度建模-维度的类型
    4.建模的一般过程
    5.库存管理业务建模实例
    6.电信DW建模实例演示

    第四章:电商大数据一般架构
    1.数据流向介绍
    2.电商源系统和源数据特点
    3.数据抽取与装载策略
    4.DW层数据特点
    5.DM层数据特点
    6.元数据管理
    7.报表层数据特点

    第五章:电商数据平台从零搭建方案参考
    1.技术选型建议
    2.真实电商数据仓库架构解密
    3.真实电商数据仓库架构各层实现细节
    4.中等规模电商数据平台建设情况参考
    调度系统,集群,元数据的管理,对外提供数据,团队情况
    5.中等规模电商数据平台实现方式参考
    开发与测试环境的实现,数据访问实现,提供数据的实现

    第二部分:Hadoop&Hive数据仓库技术

    第一章:电商全分布式开发环境搭建
    1.hadoop2.x全分布式搭建,
    三台虚拟机,系统 CentOS 6.5 32位 * 3;
    Hadoop-2.2.0-bin.tar.gz
    2.Hive的搭建(数据仓库,ETL过程),
    apache-hive-0.13.0-bin.tar.gz;
    mysql数据库创建

    第二章:Hadoop&Hive光速入门
    1.Hadoop概要
    2.HDFS介绍(HDFS可靠性介绍,Block解析)
    3.MapReduce介绍(MapReduce工作过程,JOB调度机制,
    内部任务优化机制,MapReduce错误处理机制)
    4.YARN介绍,YARN特性,YARN如何解决MapReduce1.0的问题
    5.Hadoop进程介绍(Namenode,Secondary Namenode,DataNode,JobTracker,TaskTracker,ResourceManager,ResourceManager,NodeManager)
    6.Hadoop工作过程(详细内部工作过程,读取文件过程,写入文件过程)
    7.HDFS终端命令全解释,管理命令21个,文件操作命令30个
    8.常用配置参数详细解析,core-site.xml,hdfs-site.xml,hive-site.xml,mapred-site.xml,yarn-site.xml真实环境配置

    Hive光速入门
    1.Hive介绍,Hive的helloword
    2.Hive的部件:用户接口,元数据存储,执行部件,HDFS存储
    3.Hive的常用进程与服务:
    Service List: beeline cli help hiveserver2 hiveserver hwi jar lineage metastore metatool orcfiledump rcfilecat
    4.Metastore的三种连接模式
    5.Hive和普通关系数据库比较
    6.Hive的cli与Commands
    7.Hive常用配置参数详细解析hive-site.xml

    第三章:HiveSQL语言全解释
    1.Hive数据类型
    2.数据定义语句DDL
    3.数据操纵语句DML
    4.数据查询,分组,去重,关联,等
    5.函数UDF,UDAF,UDTF

    第四章:Hive内部运行机制
    1.Hive内部存储格式
    2.MapReduce执行过程概览
    3.HiveSQL的join与group by的实现过程
    3.Hive的执行生命周期七大步骤:
    CliDriver进行交互模式,读取命令processLine进行分割处理,
    ProcessCmd判断为操作系统命令进行相应处理,
    CommandProcess判断为Hive设置语句进行相应处理,如果判断为调用Driver处理,
    获取执行成功或者失败的结果,执行中间文件与临时文件清理
    4.Hive架构与执行流程分析:
    Parser Driver,Semantic Analyzer
    Logical Plan Gen,Logical Optimizer
    Physical Plan Gen,Physical Optimizer
    5.通过Explain得到执行计划来观察Hive行为
    6.Hive源码导读

    第五章:HiveSQL优化
    1.小文件问题及其解决方案:小文件是如何产生的,有什么影响,在源头上控制小文件,小文件解决的3个办法
    2.优化方法之选择最佳实现流程/最优模型设计:最佳实现流程方案举例,平级数量或者金额的汇总最优模型
    3.优化方法之解决数据倾斜问题:实际数据倾斜问题举例与解决方案
    4.优化方法之减少与增加map/reduce的个数:map数是如何决定的,reduce是如何决定的,
    如何减少与增加map/reduce的个数,哪些场景需要减少与增加map/reduce的个数
    5.优化方法之并行或者共享输入:脚本内并行与脚本外并行,共享输入举例
    6.Hadoop的MAP数计算方法
    7.Hadoop的REDUCE数计算方法

    第三部分:电商核心业务知识详解

    第一章:订单商品模块
    1.订单表和商品表业务知识:订单主表,订单商品表,订单详细信息表,购物车表,商品信息表
    2.构建数据仓库DM层订单宽表,订单商品宽表,订单指标表,商品信息汇总表
    3.计算关于订单和商品的常见指标:最后一次移动端购买时间,近30天购买金额,客单价等
    5.关于商品的常用指标信息及其计算方法和每个字段的由来,哪些地方可能会用到及其业务含义解析
    6.数据开发的方法与流程,订单宽表,订单商品,订单指标表,商品信息汇总表程序编写

    第二章:客户模块
    1.客户表的业务知识:每个字段的由来,哪些地方可能会用到及其业务含义解析
    2.关于用户的营销类指标参考信息及其计算方法
    3.用户营销参考信息程序编写

    第三章:活动模块
    1.活动与订单关系的业务知识:每个字段的由来,哪些地方可能会用到及其业务含义解析
    2.关于活动类常用指标参考信息及其计算方法
    3.活动与订单指标指标表程序编写

    第四章:流量模块
    1.营销关注的流量业务知识:营销常用PV,UV和字段说明及其业务含义解析
    2.关于流量的常计算指标说明及其计算方法
    3.最后一次访问信息表,第一次访问信息表,访问次数表,访问明细表程序编写

    第五章:电商用户画像项目
    1.用户画像简介
    2.用户画像模型创建
    3.构建电商用户画像模型
    4.用户画像模型详细分析
    5.用户画像模型表落地
    6.数据ETL过程-数据开发

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    发表于 2016-1-30 14:32:27 | 显示全部楼层
    谢谢学习学习
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    发表于 2016-1-30 14:47:51 | 显示全部楼层
    谢谢非常感谢
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    发表于 2016-1-30 15:09:00 | 显示全部楼层
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    发表于 2016-1-30 15:46:47 | 显示全部楼层
    好好学习,天天向上。
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