剑指大数据 Flink实时数据仓库项目实战 电商版

本书从需求规划、需求实现到可视化展示等，遵循项目开发的主要流程，全景介绍了电商行业Flink实时数据仓库的搭建过程。在整个项目的搭建过程中，介绍了主要组件的安装部署、需求实现的具体思路、问题的解决方案等，并穿插了大数据和数据仓库相关的理论知识，包括数据仓库的概念介绍、电商业务概述、数据仓库理论介绍和数据仓库建模等。最核心的内容是代码中对Flink的灵活应用，为读者展示了Flink处理数据的多种可能性。本书最后还详细讲解了项目的性能调优技巧和实战案例，帮助读者掌握更多的实战经验。 本书适合具有一定编程基础的读者学习或作为参考资料，通过本书，可以使你快速了解实时数据仓库，全面掌握实时数据仓库的相关技术。

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第1章实时数据仓库概论1
1.1什么是数据仓库1
1.2走进实时数据仓库2
1.2.1实时计算和离线计算2
1.2.2实时数据仓库的构建目的3
1.2.3实时技术发展4
1.2.4实时数据仓库现状分析5
1.3学前导读7
1.3.1学习的基本要求7
1.3.2你将学到什么7
1.4本章总结8
第2章需求分析与架构设计9
2.1项目需求分析9
2.1.1实时数据仓库项目产品描述9
2.1.2项目流程图10
2.1.3指标体系分析11
2.2项目架构概述12
2.2.1架构设计12
2.2.2分层设计13
2.3技术选型14
2.4本章总结17
第3章项目部署与框架搭建18
3.1集群规划与服务器配置18
3.2JDK与Hadoop安装18
3.2.1虚拟机环境准备19
3.2.2JDK安装22
3.2.3Hadoop安装23
3.2.4Hadoop分布式集群部署24
3.3ZooKeeper与Kafka安装30
3.3.1安装ZooKeeper30
3.3.2Zookeeper集群启动、停止脚本32
3.3.3安装Kafka33
3.3.4Kafka集群启动、停止脚本34
3.3.5KafkaTopic相关操作35
3.4Flink的安装与部署36
3.4.1YARN模式安装36
3.4.2任务部署37
3.5本章总结38
第4章数据仓库建模理论39
4.1数据仓库理论准备39
4.1.1数据建模概述39
4.1.2关系模型与范式理论40
4.1.3维度模型43
4.1.4维度建模理论之事实表44
4.1.5维度建模理论之维度表46
4.2数据仓库建模实践48
4.2.1名词概念48
4.2.2为什么要分层49
4.2.3数据仓库构建流程50
4.3本章总结54
第5章构建ODS层之用户行为数据采集55
5.1日志生成55
5.1.1数据埋点55
5.1.2目标数据56
5.1.3数据模拟60
5.2采集日志的Flume63
5.2.1Flume组件63
5.2.2Flume安装64
5.2.3采集日志Flume配置64
5.2.4Flume的65
5.2.5采集日志Flume启动、停止脚本69
5.3本章总结70
第6章构建ODS层之业务数据采集71
6.1电商业务概述71
6.1.1电商业务流程71
6.1.2电商常识72
6.1.3电商表结构73
6.2数据同步概述82
6.2.1数据同步策略82
6.2.2数据同步工具选择83
6.3业务数据模拟83
6.3.1MySQL安装83
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