数仓

确定需求和目标 数据模型设计 技术栈选择 ETL（数据提取、转换、加载） 数仓架构部署

数据路径: /opt/moudle/applog

项目实战：构建基于阿里云的完整数据仓库 本项目将带领您在阿里云上搭建一个完整的数据仓库，并学习如何进行离线计算。您将深入理解数据在数仓架构中的各个环节，从数据采集、存储、计算到最终的输出和展示。 项目亮点 全流程体验: 涵盖数据仓库构建的每个阶段，让您对数据流转有全局认知。 阿里云生态: 完全基于阿里云架构，学习并使用各种云服务组件，例如 DataWorks、MaxCompute、DataV 等，了解它们如何协同工作。 实践导向: 通过实际案例，掌握数据采集、数仓建模、指标计算以及可视化分析等核心技能。 项目需求 数据采集: 从埋点日志中采集用户行为数据。 从业务数据库中采集业

网易云音乐的数据仓库搞得还挺系统的，是他们对流量数据治理这块的方式，思路清晰、落地性强。雷剑波讲的内容没那么晦涩，更多是那种‘怎么踩坑、怎么填坑’的经验分享，蛮值得一听的。 统一数仓体系的设计逻辑、埋点方案的优化，这些在实际项目里都绕不开。尤其你如果也在做数据建模、埋点治理，那这份资料可以说是有点启发性的。 讲得比较细的还有流量数据的管理策略，怎么把杂乱的数据整合起来，沉淀成有价值的数据资产，怎么设计数据规范，这些其实都是老问题，但网易的做法还挺有意思。 建议你搭配下面几篇文章一起看，像《企业数据资产建设实战指南》和《大数据数仓 5.0 模拟数据》，内容互补性挺强的。如果你是用Kafka搭建数

DOE 的大型离线数仓视频课，内容挺扎实的，适合想系统搞清楚数据仓+用户画像的朋友。课程从零带你搭一个完整的数仓系统，配源码、文档、虚拟机，一套搞定。像数据采集、ETL 流程、分层建模、OLAP 查询这些通通都有覆盖，实操性强。用户画像这一块也讲得挺细，从行为日志到标签体系，干货不少，适合做精准营销或用户的场景。还涉及到元数据管理和数据治理，不光能用，还能用得规范。嗯，链接我放下面了，有兴趣自己去挖宝。

搭建伪分布式离线数仓，供个人学习使用。

课程提供大型离线数仓与用户画像系统设计与实践相关内容，包含19天视频内容，提供源码和相关文档下载。

通过模拟数据生成大数据数仓5.0版本所需的yml配置文件。

大数据中台、数据仓库及大数据平台的学习资料汇总如下：数据仓库是信息管理系统，支持数据清理、整理，供复杂数据分析、报表生成使用。数据湖以原始格式存储各类数据，灵活接收结构化、半结构化及非结构化数据。数据中台结合数据仓库和数据湖优势，强调数据治理重要性，采用多种技术组件，支持报表、实时分析和机器学习。详细内容包括成本问题、应用局限性、数据湖特点及数据中台优势。

数据挖掘与数仓项目涉及技术架构设计，包括数据分层与逻辑架构，详述开发流程。由于银行数据分散性高，项目建立基于客户个人的全景数据视图。