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内容简介
前言
第1章 数据仓库概论
1.1 数据仓库的概念与特点
1.2 数据仓库的演进过程
1.3 数据仓库技术
1.4 数据仓库基本架构
1.5 数据库和数据仓库的区别
1.6 学前导读
1.7 本章总结
第2章 项目需求描述
2.1 前期调研
2.2 项目架构分析
2.3 项目业务概述
2.4 系统运行环境
2.5 本章总结
第3章 项目部署的环境准备
3.1 集群规划与服务器配置
3.2 安装JDK与Hadoop
3.3 本章总结
第4章 用户行为数据采集模块
4.1 日志生成
4.2 消息队列Kafka
4.3 采集日志的Flume
4.4 消费日志的Flume
4.5 本章总结
第5章 业务数据采集模块
5.1 电商业务概述
5.2 业务数据采集
5.3 采集通道启动和停止脚本
5.4 本章总结
第6章 数据仓库搭建模块
6.1 数据仓库理论准备
6.2 数据仓库建模实践
6.3 数据仓库搭建环境准备
6.4 数据仓库搭建——ODS层
6.5 数据仓库搭建——DIM层
6.6 数据仓库搭建——DWD层
6.7 数据仓库搭建——DWS层
6.8 数据仓库搭建——ADS层
6.9 数据模型评估及优化
6.10 本章总结
第7章 DolphinScheduler全流程调度
7.1 DolphinScheduler概述与安装部署
7.2 创建MySQL数据库和表
7.3 DataX数据导出
7.4 全流程调度
7.5 电子邮件报警
7.6 本章总结
第8章 数据可视化模块
8.1 Superset部署
8.2 Superset使用
8.3 Superset实战
8.4 ECharts可视化
8.5 本章总结
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