Kettle电商项目:实时+离线数据仓库ETL实战与高级教程
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更新于2024-08-05
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本课程名为"Kettle智能电商全栈数据仓库项目 - ETL处理实时仓库+离线仓库高级项目课程", 主要针对电子商务行业的数据仓库构建与管理进行深入讲解。课程内容覆盖了离线数据处理的各个环节,强调了Kettle工具在数据抽取、转换、加载(ETL)过程中的关键作用。
1. **离线数据分析**:课程首先从优化Kylin Cube的性能出发,通过文件"01-kylincube优化-确定cuboid数量与cubesize.mp4",介绍了如何合理设置cuboid的数量和大小,以提高查询效率。此外,还有"02-cube优化-衍生维度.avi"和"03-cube优化-聚合组.avi",讲解了立方体的优化策略,包括衍生维度的设计和聚合组的使用。
2. **数据仓库建模**:"02-数仓维度建模设计.avi"部分详细讲解了电商行业中适合的数据模型设计原则,以及如何通过Kettle构建清晰、结构化的数据模型。"02-生成明细表数据.avi"则涉及数据生成和加载的步骤。
3. **电商背景和系统**:"02-电商行业与电商系统介绍.avi"和"02-网站流量日志获取方式介绍.mp4"让学员理解电子商务的业务逻辑和数据来源,而"03-kylin的优势以及数据流程图.avi"则阐述了Kylin在大数据处理中的优势,并展示了数据流动的过程。
4. **Kettle实践**:"03-使用kettle生成日期维度数据.avi"展示了如何使用Kettle进行数据清洗和转换,特别是针对日期维度的处理。同时,"03-埋点js自定义采集原理分析.mp4"讲解了前端埋点技术如何配合Kettle收集实时数据。
5. **数据仓库架构**:"03-数仓为什么分层.avi"和"03-数仓项目整体技术架构介绍.avi"讨论了数据仓库的层次化设计,强调其在复杂查询和性能优化中的重要性。
6. **数据分析指标**:"03-流量分析常见指标-基础级-复合级指标.avi"教授了基本和复合级别的流量分析指标,这对于理解和解读电商数据至关重要。
7. **课程结构与目标**:课程以"01-今日课程内容和课程目标.mp4"和"01-课程目标.mp4"等形式明确了每个视频的学习目标,确保学员明确学习路径。
这个Kettle电商数据仓库课程提供了一个实战性强,理论与实践结合的平台,不仅教授了Kettle工具的使用,还深入剖析了电商数据仓库的设计和管理,对于希望在电商数据分析领域提升技能的专业人士来说,是一份宝贵的资源。
2024-06-02 上传
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你那里也下雪了吧
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