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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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  • TA的每日心情
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    [LV.Master]伴坛终老

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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:
    4 n2 r+ S6 m' U' _: Z真实电商环境的全面解析,侧重于数据仓库开发
    , ]8 [8 ]9 Y% ^9 a: u助学习者提前了解真实开发环境和每天工作任务* m! j* t  d$ e
    视频简明扼要,内容实用不拖沓,大量实际经验
    2 [0 p  y" G" w6 o* ^% }/ F5 X2 a3 i% n; h
    视频全部学完的实际价值=1年左右电商公司工作经验
    3 r% E$ r  S3 Q3 m+ k8 W% w5 b5 U" n' s, ?* D0 N# w
    主要内容为:# P( x7 X# Y$ q3 f
    第一部分:数据仓库基础理论与技术圈
    , p' V6 X  ]4 }7 d7 k0 T  第一章:互联网电商大数据环境
    8 \) [9 N/ E3 F) }2 B  第二章:商业智能与数据仓库基础理论) b* ]: l% V- O, _
      第三章:维度建模基础理论. k/ U# h, x4 G1 P% T8 F) k! z: z
      第四章:电商大数据一般架构8 e* d8 D2 v# G& B4 S# g
      第五章:电商数据平台从零搭建方案参考
    # {# L, M) a/ h: `; h第二部分:Hadoop&Hive数据仓库技术9 V3 v+ f' H& F" v- W  R! e
      第一章:电商全分布式开发环境搭建: x; w) ^' i+ |6 P- E
      第二章:Hadoop&Hive光速入门% }% y4 y9 b8 a2 z6 H4 W8 p
      第三章:HiveSQL语言全解释
    " R& n8 C  m5 a6 r  第四章:Hive内部运行机制
    5 V1 n8 [5 u0 [( S: d  第五章:HiveSQL优化
    5 ~5 i: e  {- t+ o$ d' R第三部分:电商核心业务知识详解
    8 q& U0 E& N$ ~  l. s+ v7 V  第一章:订单商品模块
    * A* Z, K) M1 q: s  第二章:客户模块+ O; O% R) X" l5 Q
      第三章:活动模块8 R* G# |' g* |, G9 l2 X
      第四章:流量模块$ r, H3 t( ?; x% x
      第五章:电商用户画像项目
    - D, D3 |3 E0 u  b7 \5 N! e' N% E1 T7 ^
    详情:0 v4 D' |* K& D7 F8 k
    : S- j3 @8 J$ y5 q
    第一部分:数据仓库基础理论与技术圈/ y) b3 A- F; U/ H
    : N( T" w/ Q0 }! l
    第一章:互联网电商大数据环境
    7 l, \& ~! I. ?& ~9 N' F+ p* x$ S" Y1.职业环境' I$ U+ V4 E1 D% Y
    2.可能会有哪些重点项目
    & {6 E) j4 }4 d( p3.可能会有哪些重点方向; W3 Q6 R+ y9 m8 z3 X5 n8 p
    4.每天会做什么工作) G9 s# g9 e) ]6 }; H
    5.电商项目的生命周期
    + G# }- J; J7 b9 A6.Hadoop在国内的情景/ @- U. Y' @# J8 }+ K9 P; y" a
    7.待遇怎么样
    ' H3 Z. o' ^& |# @; o% B8.工作机会介绍8 K4 H" P. q- v% J2 X" g
    9.关于猎头的知识
    0 b* p2 C! T5 Q5 Z! B/ N1 F3 C* S: {
    第二章:商业智能与数据仓库基础理论% u( f/ Y: H4 O4 H# p; m
    1.BI的作用) S3 i0 P3 f4 S3 _5 D: I5 ~; d
    2.BI的构建, B+ D. N5 H7 w# i  r+ ]( j( B. E
    3.数据仓库基础理论:数据仓库,企业信息工厂,维,事实表
    8 p* {: x- F3 x' K4 \4.数据仓库基础理论:数据集市,ODS,元数据,ETL,OLAP
    # z6 b$ W. i4 @% _  \
    $ W7 j& F3 I3 u7 B: o. }% G, ]第三章:维度建模基础理论
    6 A* `4 U* p; D# K: G1.维度建模-基础术语! P$ M% `# E9 t
    2.维度建模-建模中的三种模型( R0 e2 c  I( V* I7 ?: B7 D
    3.维度建模-维度的类型
    3 H3 ~  O3 `7 l4.建模的一般过程! t9 M1 o) q& }. M7 p4 E
    5.库存管理业务建模实例( E: W# O* T" S" C3 s% q6 i2 v
    6.电信DW建模实例演示" S. J3 ]8 j4 V* b

    ! o" o3 e% r1 D$ C* G( l8 d第四章:电商大数据一般架构% `7 I! Q1 J) D. j- e6 D; i
    1.数据流向介绍7 K* R% _0 ~6 ]. o2 _! |: w
    2.电商源系统和源数据特点
    : B1 {7 r/ C" h: Z+ X% w% [( ]3.数据抽取与装载策略
    ( c+ g" x" l0 I/ F4.DW层数据特点0 w" z$ `$ [1 s* {* @1 p* s
    5.DM层数据特点
    . s# Q9 g$ x( P5 ?+ z6.元数据管理) n' _7 E# R( x2 [, @
    7.报表层数据特点6 K7 u# E/ S/ s# r, `& P5 B( I" W6 P

    . C5 [* k- {# F1 J第五章:电商数据平台从零搭建方案参考; Q, w) ^( b3 m! K
    1.技术选型建议! R7 c/ z% a% g
    2.真实电商数据仓库架构解密. D) t4 S0 a2 Y6 k
    3.真实电商数据仓库架构各层实现细节& j2 Z. y3 l1 R; i
    4.中等规模电商数据平台建设情况参考" Y: e# y- ?. u9 m
    调度系统,集群,元数据的管理,对外提供数据,团队情况; o: e  {5 X% V' Z4 K1 h# D) `
    5.中等规模电商数据平台实现方式参考, Q' [" C/ {- a: S7 @  ]" J# r
    开发与测试环境的实现,数据访问实现,提供数据的实现% ]* K- h2 }) f6 u
    ! @: R* Y! B' \
    第二部分:Hadoop&Hive数据仓库技术
    ( x( ^0 N0 H7 q0 l& f6 f
    - s9 t( f( V2 X/ ~3 N9 j/ Y第一章:电商全分布式开发环境搭建
    $ G& s2 s# R$ L1.hadoop2.x全分布式搭建,( O  c9 K; j, ]$ }8 s: b3 D
    三台虚拟机,系统 CentOS 6.5 32位 * 3;% t3 R5 F  S% ~; {7 e
    Hadoop-2.2.0-bin.tar.gz( U1 i8 ], G5 h' |
    2.Hive的搭建(数据仓库,ETL过程),4 r" z5 z- ]$ x: y) k
    apache-hive-0.13.0-bin.tar.gz;0 w; b0 K! `" q  c# X4 z
    mysql数据库创建
    1 r+ d% E* G7 w) }, b9 Y- S
    " u! q7 D* n0 h; u- m第二章:Hadoop&Hive光速入门' U3 Q- {5 D) a- W
    1.Hadoop概要1 e1 v& y+ k. D( W5 v# B& S! _3 O
    2.HDFS介绍(HDFS可靠性介绍,Block解析)
    ( y2 g0 Y: Z. @% G3.MapReduce介绍(MapReduce工作过程,JOB调度机制,% h* [8 H7 E9 d9 K# u9 z6 @
    内部任务优化机制,MapReduce错误处理机制)$ |" ]! m- h4 }- R
    4.YARN介绍,YARN特性,YARN如何解决MapReduce1.0的问题
    # o8 V7 ]2 X+ P" H4 e: C5.Hadoop进程介绍(Namenode,Secondary Namenode,DataNode,JobTracker,TaskTracker,ResourceManager,ResourceManager,NodeManager)
      G( c* a$ Q% M" ]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)
    " S+ v4 P! |# J7 d- _3 S/ T7.HDFS终端命令全解释,管理命令21个,文件操作命令30个
    8 [5 {; ~( m/ A8 U6 n7 t; y8.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
    & \& {! [! |3 P# C$ P3 f
    4 k% X) O* o3 I8 l" AHive光速入门. v% [2 K: @$ }
    1.Hive介绍,Hive的helloword7 P3 C# a4 e1 j9 j# e
    2.Hive的部件:用户接口,元数据存储,执行部件,HDFS存储8 A0 W0 T- o, z6 \$ u( T( f
    3.Hive的常用进程与服务:1 @7 J% r* C% H2 N
    Service List: beeline cli help hiveserver2 hiveserver hwi jar lineage metastore metatool orcfiledump rcfilecat
    * c& i9 e- H) [, i4.Metastore的三种连接模式
    ; D, W' X4 u9 {5.Hive和普通关系数据库比较
    ( S" [. M% i  N9 K9 g" j& @6.Hive的cli与Commands
    - H! ~( _0 f# A( O  L7 b8 o9 k( W7.Hive常用配置参数详细解析hive-site.xml- D; m" Q. q# {& j
    $ v- w  \) j& G4 A
    第三章:HiveSQL语言全解释
    ( p9 c" S+ l# G3 M4 }3 D1.Hive数据类型
    , ^$ b& F3 T4 I. U2.数据定义语句DDL" Z4 |& X! W% z  i; E* I, Z3 {
    3.数据操纵语句DML
    9 {+ @; i" a+ I4.数据查询,分组,去重,关联,等
    7 ]7 Z8 ]* E# U/ q1 l/ C5.函数UDF,UDAF,UDTF
    : g& I% p" y9 l" Q* A0 V% @2 N( d
    第四章:Hive内部运行机制
    * V, n2 Q( b5 d. K1.Hive内部存储格式
    ; Q3 p9 B' j4 [  `2.MapReduce执行过程概览! ~$ M& P  \/ a; \+ N  W
    3.HiveSQL的join与group by的实现过程. O. t- r$ o. L+ d' n& ^
    3.Hive的执行生命周期七大步骤:
    , \3 Z, l' m) ZCliDriver进行交互模式,读取命令processLine进行分割处理,  I# r& r& l; p1 b2 ^- w
    ProcessCmd判断为操作系统命令进行相应处理," s( H' X) y3 n7 C: F
    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,
    " |2 p* P1 P/ R- [7 z3 _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3 z# i7 {+ V4 }/ Y& C
    4.Hive架构与执行流程分析:
    9 V* ?, T4 X" H$ b- K$ YParser Driver,Semantic Analyzer
    1 q4 n5 r- B6 m0 M& o4 p1 nLogical Plan Gen,Logical Optimizer6 G6 p0 v6 P4 P+ e6 r& [) w
    Physical Plan Gen,Physical Optimizer
    $ r$ ?" o4 @( t- \% w  P# l; ]5.通过Explain得到执行计划来观察Hive行为
    2 d! v8 r0 @8 P* E6.Hive源码导读
    5 I' T. X$ l! m* y& y6 J, H2 i& h: q7 |+ \# m* c; |; M6 t
    第五章:HiveSQL优化
    % X$ Q: j' c/ `7 k5 y7 s6 u1.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
    0 @( j4 {0 \7 g8 {* B) q) K9 X2.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
    8 U" k6 q) ?) V/ r# i3.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 P6 a1 K* z% t
    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,
    1 e. j, y9 _+ w7 P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 q' x% i1 ]2 t
    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+ V* {" h5 c9 X" A8 b  ]& M0 H
    6.Hadoop的MAP数计算方法
    - z1 z7 l" {) G7.Hadoop的REDUCE数计算方法! E# B4 i$ d9 s1 c% Q& p1 t
    . {; M/ J3 [/ ]( F) W% G. }
    第三部分:电商核心业务知识详解
    ! L* I7 n9 \! q) }, w6 q
    ! _: p0 V7 P' |/ ~  K第一章:订单商品模块
    ' w) ]9 T1 s7 F9 G  V7 F1.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* s0 m; a0 \& Q4 W/ d7 e; w
    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
    2 F  t# J- Q. Q) w2 d3.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% z# {4 Q, K2 G: |
    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) d- |! R( W& Q  [& C( {
    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
    0 {; |0 f/ E4 w. |+ I. E" [) L6 F& a8 N: ?& B
    第二章:客户模块+ w- y( k2 \/ e9 F1 w! Y
    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3 p+ c/ s* ]! ?( k0 |
    2.关于用户的营销类指标参考信息及其计算方法
      d: s6 V; @) _3 A7 C% O6 D% p! y3.用户营销参考信息程序编写0 e8 j9 o$ w9 T9 k2 g2 K
    ) [- d' ]0 j+ K! C2 B% Q
    第三章:活动模块, X8 T' r9 H; `% D$ b
    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& i( Z; e, _5 Y  Y9 s
    2.关于活动类常用指标参考信息及其计算方法5 H3 [* d6 S- N$ [: e, l+ |5 T* R( K
    3.活动与订单指标指标表程序编写
    % M- k. Z. ^  b0 e
    4 N) V9 j- x* e" ]" v5 T5 j* z第四章:流量模块
    : l7 ~: a2 B( k- D5 Q+ q; F1.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 w) |+ Q2 T! K/ b' I- z# g: |
    2.关于流量的常计算指标说明及其计算方法6 w. @& o3 W- Q- S& j/ B* p
    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- C1 S& l9 e  C4 R% {9 l# t% K: ~

    : @. z/ @; x2 p, z9 n第五章:电商用户画像项目, C; y/ @. l$ e/ X
    1.用户画像简介0 [7 \- S1 s: T  `6 K
    2.用户画像模型创建
    # Q2 Y8 y' _  ]( K6 H3.构建电商用户画像模型
    3 L9 {* e  ]7 U( T0 A! n- O7 ~4.用户画像模型详细分析9 z7 |$ \: y3 k
    5.用户画像模型表落地4 R$ e3 C3 X, `, |8 T+ }
    6.数据ETL过程-数据开发9 V' N: Z1 I$ x( D2 s! u  X1 [

      v5 f) p- K, T* C$ N下载地址:3 [3 o: ^6 n4 z. [9 `0 J
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    Thak oyu.........................
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    真实电商数据仓库全流程开发详解
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