精品推薦，湖倉一體電商數據分析平臺實踐教程合集，包含視頻教程、設計文檔及完整項目代碼等資料，供大家學習。
1、項目背景介紹及項目架構
2、項目使用技術版本及組件搭建
3、項目數據種類與采集
4、實時業務統計指標分析一——ODS分層設計與數據處理
5、實時業務統計指標分析一——DIM分層設計與數據處理
6、實時業務統計指標分析一——DWD層設計與數據處理
7、實時業務統計指標分析一——DWS層設計與數據處理
8、實時業務統計指標分析一——DM層設計與數據處理
9、實時業務統計指標分析一——數據可視化
10、實時業務統計指標分析一——全流程運行
11、實時業務統計指標分析二——業務分析與業務分層設計
12、實時業務統計指標分析二——ODS層設計與數據處理
13、實時業務統計指標分析二——DIM層設計與數據處理
14、實時業務統計指標分析二——DWD層設計與數據處理
15、實時業務統計指標分析二——DWS層設計與數據處理
16、實時業務統計指標分析二——DM層設計與全流程運行
17、離線業務統計指標及小文件優化
1. 項目背景介紹及項目架構
-
電商行業發展迅速，數據量呈現出爆發式增長，傳統數據倉庫難以應對海量、多類型數據的存儲與分析需求。湖倉一體架構應運而生，它結合了數據湖和數據倉庫的優點，既能存儲海量原始數據，又能進行高效的數據分析。
-
該項目架構通常包括數據源層、數據采集層、數據處理層、數據服務層和數據應用層等。數據源層涵蓋業務數據庫、日志文件等；數據采集層利用 Flume、Kafka 等工具進行數據收集；數據處理層包含 ODS、DIM、DWD、DWS、DM 等分層，對數據進行清洗、轉換、聚合等操作；數據服務層通過 API 等方式為上層應用提供數據服務；數據應用層則實現數據可視化、報表展示等功能。
2. 項目使用技術版本及組件搭建
-
技術版本 ：Hadoop 版本如 Hadoop 3.x，Hive 版本如 Hive 3.x，Flink 版本如 Flink 1.1x 等 。
-
組件搭建 ：搭建 Hadoop 集群作為底層存儲和計算基礎；安裝配置 Hive，利用其數據倉庫功能進行數據管理和分析；部署 Flink 實現實時數據處理和流式計算；搭建 Kafka 集群用于消息傳遞和數據解耦；配置 ZooKeeper 實現分布式協調服務等。
3. 項目數據種類與采集
-
數據種類 ：包括結構化數據如訂單表、用戶信息表等，存儲在關系型數據庫中；半結構化數據如日志文件，包含用戶行為信息等；以及非結構化數據如圖片、文本等。
-
數據采集 ：對于結構化數據，可通過數據庫連接工具如 JDBC 等進行定時抽取或實時同步；對于日志文件，使用 Flume 或 Kafka 進行實時采集；對于非結構化數據，可借助 HDFS 的存儲接口進行上傳和管理。
4-16. 實時業務統計指標分析
-
ODS 分層設計與數據處理 ：ODS 層主要進行數據的原始采集和初步存儲。通過 Flink 從 Kafka 等消息隊列中讀取實時數據，對數據進行簡單的清洗和格式轉換，去除無效數據和噪聲數據，然后存儲到 Iceberg 等存儲格式中，以便后續處理。
-
DIM 分層設計與數據處理 ：DIM 層負責存儲維度數據，如用戶維度、商品維度、時間維度等。對維度數據進行清洗、去重、關聯等操作，并將其存儲到 Phoenix 等存儲引擎中，以支持快速查詢和維度關聯分析。
-
DWD 分層設計與數據處理 ：DWD 層基于 ODS 層的數據，進行細粒度的數據清洗和轉換，按照業務主題對數據進行劃分，如用戶行為主題、訂單主題等，形成規范的數據結構，為上層的數據分析和匯總提供基礎。
-
DWS 分層設計與數據處理 ：DWS 層在 DWD 層的基礎上進行數據聚合和匯總，生成寬表，減少數據冗余，提高查詢效率。根據業務需求，按照不同的業務維度和指標進行數據聚合，形成主題數據集市，為 DM 層提供數據支持。
-
DM 層設計與數據處理 ：DM 層主要是根據業務需求構建數據模型，進行數據分析和挖掘。通過 SQL 查詢和數據分析工具，對 DWS 層的數據進行進一步的加工和處理，生成各種業務指標和報表，為業務決策提供支持。
-
數據可視化 ：使用數據可視化工具如 Superset、Grafana 等連接 DM 層的數據模型，通過圖表、報表等形式直觀地展示實時業務統計指標，如用戶活躍度、訂單量趨勢、商品銷售排行等，幫助業務人員及時了解業務動態。
-
全流程運行 ：對實時業務統計指標分析的整個流程進行測試和優化，確保數據從采集到展示的各個環節能夠高效、準確地運行。監測和優化數據處理性能，處理可能出現的數據延遲、數據丟失等問題。
17. 離線業務統計指標及小文件優化
-
離線業務統計指標 ：對一些不需要實時更新的業務數據進行離線分析，如每日銷售數據統計、用戶畫像構建等。通過定時調度的方式，利用 Hive 等工具對海量數據進行批量處理和分析，生成離線報表和數據模型，為業務決策提供參考依據。
-
小文件優化 ：在離線數據處理過程中，可能會產生大量小文件，影響數據處理效率和存儲性能。采用文件合并策略，如在數據寫入時進行合并、使用 HDFS 的小文件優化工具等，減少小文件數量，提高數據處理的整體性能。
處理)
