精品推荐，湖仓一体电商数据分析平台实践教程合集，包含视频教程、设计文档及完整项目代码等资料，供大家学习。
1、项目背景介绍及项目架构
2、项目使用技术版本及组件搭建
3、项目数据种类与采集
4、实时业务统计指标分析一——ODS分层设计与数据处理
5、实时业务统计指标分析一——DIM分层设计与数据处理
6、实时业务统计指标分析一——DWD层设计与数据处理
7、实时业务统计指标分析一——DWS层设计与数据处理
8、实时业务统计指标分析一——DM层设计与数据处理
9、实时业务统计指标分析一——数据可视化
10、实时业务统计指标分析一——全流程运行
11、实时业务统计指标分析二——业务分析与业务分层设计
12、实时业务统计指标分析二——ODS层设计与数据处理
13、实时业务统计指标分析二——DIM层设计与数据处理
14、实时业务统计指标分析二——DWD层设计与数据处理
15、实时业务统计指标分析二——DWS层设计与数据处理
16、实时业务统计指标分析二——DM层设计与全流程运行
17、离线业务统计指标及小文件优化
1. 项目背景介绍及项目架构
-
电商行业发展迅速，数据量呈现出爆发式增长，传统数据仓库难以应对海量、多类型数据的存储与分析需求。湖仓一体架构应运而生，它结合了数据湖和数据仓库的优点，既能存储海量原始数据，又能进行高效的数据分析。
-
该项目架构通常包括数据源层、数据采集层、数据处理层、数据服务层和数据应用层等。数据源层涵盖业务数据库、日志文件等；数据采集层利用 Flume、Kafka 等工具进行数据收集；数据处理层包含 ODS、DIM、DWD、DWS、DM 等分层，对数据进行清洗、转换、聚合等操作；数据服务层通过 API 等方式为上层应用提供数据服务；数据应用层则实现数据可视化、报表展示等功能。
2. 项目使用技术版本及组件搭建
-
技术版本 ：Hadoop 版本如 Hadoop 3.x，Hive 版本如 Hive 3.x，Flink 版本如 Flink 1.1x 等 。
-
组件搭建 ：搭建 Hadoop 集群作为底层存储和计算基础；安装配置 Hive，利用其数据仓库功能进行数据管理和分析；部署 Flink 实现实时数据处理和流式计算；搭建 Kafka 集群用于消息传递和数据解耦；配置 ZooKeeper 实现分布式协调服务等。
3. 项目数据种类与采集
-
数据种类 ：包括结构化数据如订单表、用户信息表等，存储在关系型数据库中；半结构化数据如日志文件，包含用户行为信息等；以及非结构化数据如图片、文本等。
-
数据采集 ：对于结构化数据，可通过数据库连接工具如 JDBC 等进行定时抽取或实时同步；对于日志文件，使用 Flume 或 Kafka 进行实时采集；对于非结构化数据，可借助 HDFS 的存储接口进行上传和管理。
4-16. 实时业务统计指标分析
-
ODS 分层设计与数据处理 ：ODS 层主要进行数据的原始采集和初步存储。通过 Flink 从 Kafka 等消息队列中读取实时数据，对数据进行简单的清洗和格式转换，去除无效数据和噪声数据，然后存储到 Iceberg 等存储格式中，以便后续处理。
-
DIM 分层设计与数据处理 ：DIM 层负责存储维度数据，如用户维度、商品维度、时间维度等。对维度数据进行清洗、去重、关联等操作，并将其存储到 Phoenix 等存储引擎中，以支持快速查询和维度关联分析。
-
DWD 分层设计与数据处理 ：DWD 层基于 ODS 层的数据，进行细粒度的数据清洗和转换，按照业务主题对数据进行划分，如用户行为主题、订单主题等，形成规范的数据结构，为上层的数据分析和汇总提供基础。
-
DWS 分层设计与数据处理 ：DWS 层在 DWD 层的基础上进行数据聚合和汇总，生成宽表，减少数据冗余，提高查询效率。根据业务需求，按照不同的业务维度和指标进行数据聚合，形成主题数据集市，为 DM 层提供数据支持。
-
DM 层设计与数据处理 ：DM 层主要是根据业务需求构建数据模型，进行数据分析和挖掘。通过 SQL 查询和数据分析工具，对 DWS 层的数据进行进一步的加工和处理，生成各种业务指标和报表，为业务决策提供支持。
-
数据可视化 ：使用数据可视化工具如 Superset、Grafana 等连接 DM 层的数据模型，通过图表、报表等形式直观地展示实时业务统计指标，如用户活跃度、订单量趋势、商品销售排行等，帮助业务人员及时了解业务动态。
-
全流程运行 ：对实时业务统计指标分析的整个流程进行测试和优化，确保数据从采集到展示的各个环节能够高效、准确地运行。监测和优化数据处理性能，处理可能出现的数据延迟、数据丢失等问题。
17. 离线业务统计指标及小文件优化
-
离线业务统计指标 ：对一些不需要实时更新的业务数据进行离线分析，如每日销售数据统计、用户画像构建等。通过定时调度的方式，利用 Hive 等工具对海量数据进行批量处理和分析，生成离线报表和数据模型，为业务决策提供参考依据。
-
小文件优化 ：在离线数据处理过程中，可能会产生大量小文件，影响数据处理效率和存储性能。采用文件合并策略，如在数据写入时进行合并、使用 HDFS 的小文件优化工具等，减少小文件数量，提高数据处理的整体性能。
处理)
