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[Hadoop] Hadoop大数据:真实电商数据仓库全流程开发详解 Hadoop项目开发视频教程

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Hadoop大数据:真实电商数据仓库全流程开发详解


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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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好东西,多谢分享。这个要用什么语言写。

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太感谢了,但愿质量是不错的就好

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谢谢楼主了

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发表于 2016-1-29 09:18:03 | 显示全部楼层
好好学习一下吧

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