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第1章  大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概論      1

1.1  大數(shù)據(jù)概論     1

1.1.1  什么是大數(shù)據(jù)     1

1.1.2  大數(shù)據(jù)生態(tài)圈簡(jiǎn)介    2

1.1.3  大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景  3

1.2  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概論  4

1.2.1  什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)  4

1.2.2  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)能干什么    4

1.2.3  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特點(diǎn)  5

1.3  學(xué)前導(dǎo)讀   6

1.3.1  學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)要求  6

1.3.2  你將學(xué)到什么     7

1.4  本章總結(jié)   7

第2章  項(xiàng)目需求描述  8

2.1  任務(wù)概述   8

2.1.1  產(chǎn)品描述      9

2.1.2  系統(tǒng)目標(biāo)      9

2.1.3  系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)     9

2.1.4  系統(tǒng)流程圖   10

2.2  業(yè)務(wù)描述   10

2.2.1  采集模塊業(yè)務(wù)描述    10

2.2.2  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需求業(yè)務(wù)描述   16

2.2.3  數(shù)據(jù)可視化業(yè)務(wù)描述 17

2.3  系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境  17

2.3.1  硬件環(huán)境      17

2.3.2  軟件環(huán)境      18

2.4  本章總結(jié)   20

第3章  項(xiàng)目部署的環(huán)境準(zhǔn)備   21

3.1  Linux環(huán)境準(zhǔn)備      21

3.1.1  VMware安裝      21

3.1.2  CentOS安裝 21

3.1.3  遠(yuǎn)程終端安裝     31

3.2  Linux環(huán)境配置      34

3.2.1  網(wǎng)絡(luò)配置      34

3.2.2  網(wǎng)絡(luò)IP地址配置 35

3.2.3  主機(jī)名配置   36

3.2.4  防火墻配置   37

3.2.5  一般用戶設(shè)置     38

3.3  Hadoop環(huán)境搭建  38

3.3.1  虛擬機(jī)環(huán)境準(zhǔn)備  39

3.3.2  JDK安裝 45

3.3.3  Hadoop安裝      46

3.3.4  Hadoop分布式集群部署 47

3.3.5  配置Hadoop支持LZO壓縮 52

3.3.6  配置Hadoop支持Snappy壓縮   53

3.4  本章總結(jié)   54

第4章  用戶行為數(shù)據(jù)采集模塊      55

4.1  日志生成   55

4.2  采集日志的Flume  57

4.2.1  Flume組件   58

4.2.2  Flume安裝   58

4.2.3  采集日志Flume配置 59

4.2.4  Flume的ETL攔截器和日志類型區(qū)分?jǐn)r截器   61

4.2.5  采集日志Flume啟動(dòng)、停止腳本  67

4.3  消息隊(duì)列Kafka      68

4.3.1  Zookeeper安裝  68

4.3.2  Zookeeper集群?jiǎn)?dòng)、停止腳本  70

4.3.3  Kafka安裝    71

4.3.4  Kafka集群?jiǎn)?dòng)、停止腳本    73

4.3.5  Kafka Topic相關(guān)操作 74

4.4  消費(fèi)Kafka日志的Flume    75

4.4.1  消費(fèi)日志Flume配置 75

4.4.2  消費(fèi)日志Flume啟動(dòng)、停止腳本  78

4.5  采集通道啟動(dòng)、停止腳本   79

4.6  本章總結(jié)   80

第5章  業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集模塊 81

5.1  電商業(yè)務(wù)概述  81

5.1.1  電商業(yè)務(wù)流程     81

5.1.2  電商常識(shí)      82

5.1.3  電商表結(jié)構(gòu)   82

5.1.4  數(shù)據(jù)同步策略     89

5.2  業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集  90

5.2.1  MySQL安裝  90

5.2.2  業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)生成     92

5.2.3  業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)建模     94

5.2.4  Sqoop安裝  96

5.2.5  業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)   97

5.3  本章總結(jié)   109

第6章  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)搭建模塊 110

6.1  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)理論準(zhǔn)備 110

6.1.1  范式理論      110

6.1.2  關(guān)系模型與維度模型 113

6.1.3  星形模型、雪花模型與星座模型  114

6.1.4  表的分類      116

6.1.5  為什么要分層     117

6.1.6  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模     118

6.1.7  業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)      121

6.2  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)搭建環(huán)境準(zhǔn)備      123

6.2.1  MySQL HA    123

6.2.2  Hive安裝      130

6.2.3  Tez引擎安裝      134

6.3  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)搭建——ODS層  138

6.3.1  創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)   138

6.3.2  用戶行為數(shù)據(jù)     138

6.3.3  ODS層用戶行為數(shù)據(jù)導(dǎo)入腳本    141

6.3.4  業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)      142

6.3.5  ODS層業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)導(dǎo)入腳本     151

6.4  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)搭建——DWD層 154

6.4.1  用戶行為啟動(dòng)日志表解析      154

6.4.2  用戶行為事件表拆分 157

6.4.3  用戶行為事件表解析 167

6.4.4  業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)維度表解析 189

6.4.5  業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)事實(shí)表解析 195

6.4.6  拉鏈表構(gòu)建之用戶維度表      209

6.4.7  DWD層數(shù)據(jù)導(dǎo)入腳本     214

6.5  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)搭建——DWS層 223

6.5.1  系統(tǒng)函數(shù)      223

6.5.2  用戶行為數(shù)據(jù)聚合    224

6.5.3  業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)聚合     226

6.5.4  DWS層數(shù)據(jù)導(dǎo)入腳本      237

6.6  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)搭建——DWT層 246

6.6.1  設(shè)備主題寬表     247

6.6.2  會(huì)員主題寬表     249

6.6.3  商品主題寬表     251

6.6.4  優(yōu)惠券主題寬表  254

6.6.5  活動(dòng)主題寬表     256

6.6.6  DWT層數(shù)據(jù)導(dǎo)入腳本      258

6.7  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)搭建——ADS層  264

6.7.1  設(shè)備主題      264

6.7.2  會(huì)員主題      272

6.7.3  商品主題      275

6.7.4  營(yíng)銷主題      279

6.7.5  ADS層數(shù)據(jù)導(dǎo)入腳本 283

6.8  結(jié)果數(shù)據(jù)導(dǎo)出腳本 291

6.9  會(huì)員主題指標(biāo)獲取的全調(diào)度流程    293

6.9.1  Azkaban安裝     293

6.9.2  創(chuàng)建可視化的MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)和表      300

6.9.3  編寫指標(biāo)獲取調(diào)度流程   301

6.10  本章總結(jié) 306

第7章  數(shù)據(jù)可視化模塊    307

7.1  模擬可視化數(shù)據(jù)    307

7.1.1  會(huì)員主題      307

7.1.2  地區(qū)主題      308

7.2  Superset部署  310

7.2.1  環(huán)境準(zhǔn)備      310

7.2.2  Superset安裝     312

7.3  Superset使用  314

7.3.1  對(duì)接MySQL數(shù)據(jù)源  314

7.3.2  制作儀表盤   317

7.4  本章總結(jié)   322

第8章  即席查詢模塊  323

8.1  Presto 323

8.1.1  Presto特點(diǎn)   323

8.1.2  Presto安裝   324

8.1.3  Presto優(yōu)化之?dāng)?shù)據(jù)存儲(chǔ)    328

8.1.4  Presto優(yōu)化之查詢SQL    329

8.1.5  Presto注意事項(xiàng)  330

8.2  Druid  330

8.2.1  Druid簡(jiǎn)介    330

8.2.2  Druid框架原理   331

8.2.3  Druid數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)   332

8.2.4  Druid安裝（單機(jī)版）     333

8.3  Kylin    338

8.3.1  Kylin簡(jiǎn)介     338

8.3.2  HBase安裝   339

8.3.3  Kylin安裝     341

8.3.4  Kylin使用     343

8.3.5  Kylin Cube構(gòu)建原理  353

8.3.6  Kylin Cube構(gòu)建優(yōu)化  356

8.3.7  Kylin BI工具集成 360

8.4  即席查詢框架對(duì)比 367

8.5  本章總結(jié)   368

第9章  元數(shù)據(jù)管理模塊    369

9.1  Atlas入門 369

9.1.1  Atlas概述     369

9.1.2  Atlas架構(gòu)原理    370

9.2  Atlas安裝及使用   371

9.2.1  安裝前環(huán)境準(zhǔn)備  371

9.2.2  集成外部框架     373

9.2.3  集群?jiǎn)?dòng)      377

9.2.4  導(dǎo)入Hive元數(shù)據(jù)到Atlas 377

9.3  Atlas界面查看及使用  378

9.3.1  查看基本信息     378

9.3.2  查看血緣依賴關(guān)系    381

9.4  本章總結(jié)   386