曙海教學優(yōu)勢
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主題 |
授課內容 |
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Hadoop數(shù)據(jù)倉庫概述 |
1.hadoop數(shù)據(jù)倉庫與傳統(tǒng)倉庫區(qū)別 2. hadoop數(shù)據(jù)倉庫架構 3. hadoop數(shù)據(jù)倉庫關鍵模塊 數(shù)據(jù)接入與存儲、數(shù)據(jù)加工，數(shù)據(jù)建模，數(shù)據(jù)分析及可視化等模塊? 4. hadoop倉庫關鍵點 數(shù)據(jù)質量把控 數(shù)據(jù)模型選擇 OLAP引擎選擇 |
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1.?數(shù)據(jù)接入模塊關鍵技術 講解sqoop，flume，kafka以及databus等常用開源技術以及它們對應的應用場景 2.?數(shù)據(jù)存儲模塊關鍵技術 講解hdfs（不同存儲格式及壓縮格式對性能的影響）、hbase、kudu、hive等開源技術以及它們對應的應用場景 |
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數(shù)據(jù)加工模塊關鍵技術 講解spark/hive及spark streaming相關技術以及對應應用場景 |
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Hadoop數(shù)據(jù)倉庫：數(shù)據(jù)建模 |
1.?1. Hadoop數(shù)據(jù)模型 涉及原始表，聚集表以及cube等 涉及元信息管理系統(tǒng)hive metastore 2.?數(shù)據(jù)模型選擇原則 |
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Hadoop數(shù)據(jù)倉庫：數(shù)據(jù)分析 |
計算引擎的分類及對應應用場景 涉及hive，presto/impala以及kylin三類系統(tǒng)以及對應應用場景 |
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Hadoop數(shù)據(jù)倉庫：數(shù)據(jù)可視化 |
1.?自研系統(tǒng) C3，Echarts等 2.?商業(yè)系統(tǒng) tableau等 |
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Hadoop數(shù)據(jù)倉庫實例：某互聯(lián)網(wǎng)公司TB及數(shù)據(jù)倉庫構建案例 |
1.?項目背景 2.?系統(tǒng)架構 3.?關鍵技術點和特色 4.?經驗分享 |
