Hadoop大数据:真实电商数据仓库全流程开发,Hadoop项目开发视频教程下载

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课程名称

Hadoop大数据:真实电商数据仓库全流程开发详解,资源教程

课程特点

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

课程目录

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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