数据仓库原理与实战精讲

数据仓库原理与实战精讲

李鹏程 · 高级数据工程师

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在互联网时代,数据量不断增多,数据仓库已成为互联网企业的标准配置。已经非常成熟的传统数据仓库,已经逐渐承受不住压力,迫切需要转型,这个转型方向就是大数据架构的数据仓库。在各大招聘网站上,一些大型企业,已经抛出高薪酬的橄榄枝,来吸引大数据数据仓库人才。

掌握数据仓库技术,是进入互联网大厂的另一种方式。不同于代码编写的工作,数据仓库更看重架构的规划、模型的设计,并能够使用 SQL 完成数据处理、分析工作。

但市面上关于数据仓库材料比较少,而且不够全面、不成体系,并没有讲解清楚数据仓库的基本核心,没有理清从传统数据仓库到大数据的数据仓库的变化过程

本专栏将带你更深入地了解数据仓库,让你知晓它的整体建设和规划流程。通过 2 个真实数据仓库项目,亲历数据仓库从无到有的诞生,并体会真实的项目流程。我们将随专栏【附赠】一键完成集群搭建的自动化脚本,全面解决环境搭建的后顾之忧。

专栏亮点

  • 系统全面的数据仓库原理与实战,用最简洁的语言和例子攻克知识点。
  • 详细讲解真实企业级数据仓库实战,从集群搭建、数仓构建到真实案例开发。
  • 附赠一键完成集群搭建的自动化脚本,快速完成环境搭建。

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专栏结构

专栏主要技术路线以大数据数据仓库为导向,总体结构:简介 -> 架构 -> 建模 -> 最佳实践 -> 项目开发。其中前 3 部分为通用数据仓库知识,同样适用于传统数据仓库,可以选择性翻阅。最后项目实战为大数据数据仓库的完整项目,包含集群搭建、企业级完整流程实操。

  • 第 1 部分:简介(01-06)
    • 01-专栏介绍&学习指南
    • 02-数据仓库诞生背景
    • 03-数据仓库概述
    • 04-MPP&分布式架构
    • 05-数据仓库技术实现
    • 06-常见数据仓库产品
  • 第 2 部分:架构(07-10)
    • 07-数据仓库架构设计
    • 08-ETL流程
    • 09-数据积存功能之ODS层
    • 10-数据分析功能之DWD、DWS、ADS层
  • 第 3 部分:建模(11-14)
    • 11-不同系统的建模方法
    • 12-ROLAP维度模型
    • 13-MOLAP建模方法
    • 14-多维分析
  • 第 4 部分:最佳实践(15-17)
    • 15-表的分类
    • 16-ETL同步策略
    • 17-任务调度
  • 第 5 部分:项目实战(18-28)
    • 18-项目&数据概述
    • 19-架构设计&环境规划
    • 20-环境搭建
    • 21-项目流程&数据生成
    • 22-ETL数据导入
    • 23-ODS层创建&数据接入
    • 24-DWD层创建&数据接入
    • 25-DWS层创建&数据接入
    • 26-ADS层复购率统计
    • 27-ADS层数据导出
    • 28-Azkaban自动化调度
  • 第 6 部分:课后作业(29-32)
    • 29-GMV成交总额计算
    • 30-ADS层创建&数据接入
    • 31-ADS层数据导出
    • 32-Azkaban自动化调度

你将获得什么?

  • 拥有快速搭建大数据数据仓库集群的能力
  • 能够胜任大数据&传统数据仓库的设计与构建
  • 掌握数据仓库的演变、架构、理论知识
  • 可以独立完成数据仓库的开发工作

适宜人群

  • 数据仓库的初学者
  • 向大数据数据仓库转型的企业开发者
  • 想全面了解数据仓库理论的架构师

作者简介

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