Kettle智能电商全栈数据仓库项目 Kettle ETL处理实时仓库+离线仓库高级项目课程
===============课程目录===============
(1)\1、离线；目录中文件数:134个
├─01-kylincube优化-确定cuboid数量与cubesize.mp4
├─01-今日课程内容和课程目标.mp4
├─01-今日课程目标与课程内容介绍(1).mp4
├─01-今日课程目标与课程内容介绍.mp4
├─01-课程目标.mp4
├─01-课程目标与课程内容介绍.mp4
├─01今日课程目标与课程内容介绍.mp4
├─02-cube优化-衍生维度.avi
├─02-kylin简介以及应用场景.avi
├─02-数仓维度建模设计.avi
├─02-生成明细表数据.avi
├─02-电商行业与电商系统介绍.avi
├─02-网站流量日志获取方式介绍.mp4
├─02-订单时间维度指标需求分析.avi
├─03-cube优化-聚合组.avi
├─03-kylin的优势以及数据流程图.avi
├─03-使用kettle生成日期维度数据.avi
├─03-埋点js自定义采集原理分析.mp4
├─03-数仓为什么分层.avi
├─03-数仓项目整体技术架构介绍.avi
├─03-流量分析常见指标-基础级-复合级指标.avi
├─04-cube调优案例.avi
├─04-kylin的安装.avi
├─04-常见流量分析模型.avi
├─04-数仓分层思想和作用.avi
├─04-数仓项目架构-kylin补充.avi
├─04-网站流量日志-flume采集.mp4
├─04-订单指标时间维度分析--每个季度.avi
├─05-flume采集核心配置介绍.mp4
├─05-kylin入门案例.avi
├─05-kylin接入数仓开发.avi
├─05-基础级指标统计.avi
├─05-数仓中表的分类和同步策略.avi
├─05-数仓具体技术介绍与项目环境介绍.avi
├─05-订单指标时间维度-每个月-每个周-休息日节假日工作日.avi
├─06-apache superset简介.avi
├─06-flume采集程序启动验证.mp4
├─06-kettle的介绍与安装.avi
├─06-kylin入门案例结果验证.avi
├─06-基础级指标多维统计分析.avi
├─06-数仓中表字段介绍以及表关系梳理.avi
├─06-订单指标区域维度和分类维度需求分析.avi
├─07-flume采集输出hdfs目录分析.mp4
├─07-kettle的入门案例.avi
├─07-kylin入门案例-多张表.avi
├─07-superset的安装.avi
├─07-复合指标统计.avi
├─07-店铺区域维度数据拉宽.avi
├─07-项目环境初始化.avi
├─08-flume自定义***代码编写.mp4
├─08-kettle输入组件之json输入与表输入.avi
├─08-kylin入门案例-一张事实表多张维度表.avi
├─08-superset入门案例.avi
├─08-分组topn问题-开窗函数.avi
├─08-商品分类表维度数据拉宽.avi
├─08-缓慢变化维问题以及常见解决方案.avi
├─09-flume自定义***启动验证.mp4
├─09-kettle输入组件之生成记录组件.avi
├─09-kylin维度和度量以及cube与cuboid.avi
├─09-superset菜单功能介绍.avi
├─09-事实表维度数据拉宽操作.avi
├─09-受访分析.avi
├─09-商品案例-每日全量采集方案.avi
├─10-ETL处理pageview-visit模型介绍及实现思路 .mp4
├─10-kettle输出组件之文本文件输出.avi
├─10-kylin工作原理-技术架构.avi
├─10-superset订单案例实战.avi
├─10-全国无商品分类维度指标统计.avi
├─10-每日全量案例实现.avi
├─10-访客分析.avi
├─11-ETL处理-创建hive表接收ETL处理后数据.mp4
├─11-kettle输出组件之表输出插入更新删除组件.avi
├─11-kylin全量构建与增量构建介绍.avi
├─11-superset dashboard实战.avi
├─11-全国一级商品分类维度指标开发.avi
├─11-拉链表技术介绍.avi
├─11-访客visit分析.avi
├─12-ETL处理代码-普通版本-数据清洗过滤实现.mp4
├─12-kettle整合hadoop.avi
├─12-superset的权限控制.avi
├─12-增量构建model准备.avi
├─12-大区二级商品分类维度指标统计.avi
├─12-拉链表技术实现-第一次导入数据到拉链表.avi
├─12-数据导出.avi
├─13-ETL处理代码-普通版本-pageview模型实现.mp4
├─13-kettle-hadoopfileinput组件.avi
├─13-kylin中cube增量构建演示.avi
├─13-superset业务开发.mp4
├─13-工作流调度和实现方式.avi
├─13-拉链表技术实现--历史数据更新.avi
├─13-用户订单行为指标需求分析.avi
├─14-ETL处理-订单时间标志宽表处理.avi
├─14-ETL处理代码-visit模型以及程序运行验证.mp4
├─14-kettle-hadoopfileoutput组件.avi
├─14-kylin增量构建restapi方式.avi
├─14-拉链表技术实现-新增数据插入以及合并.avi
├─14-数据导出脚本编写-第一部分.avi
├─15-ETL处理代码-数据倾斜解决思路.mp4
├─15-kettle整合hive.avi
├─15-kylin碎片管理-手动合并.avi
├─15-商品维度数据第一次全量导入拉链表.avi
├─15-数据导出脚本编写-第二部分.avi
├─15-用户订单行为指标开发一.avi
├─16-ETL处理代码-数据倾斜版本-rangepartitioner均匀分区实现.mp4
├─16-kettle-hive表输入组件.avi
├─16-kylin碎片管理-手动删除segment.avi
├─16-商品维度数据第二次增量导入.avi
├─16-增量抽取数据脚本编写.avi
├─16-指标开发第二部分.avi
├─17-ETL处理代码-数据倾斜版本-第一次生成sessionid.mp4
├─17-flume启动停止脚本与数据预处理脚本.avi
├─17-kettle-hive表输出组件.avi
├─17-kylin碎片管理自动合并策略及案例.avi
├─17-周期性事实表同步操作.avi
├─17-指标开发第四部分.avi
├─18-ETL以及指标计算脚本编写.avi
├─18-ETL处理代码-数据倾斜版本-使用累加器修复分区边界.mp4
├─18-kettle执行hivesql组件.avi
├─18-kylin自动保留策略以及案例.avi
├─18-其余表增量抽取.mp4
├─18-创建ads层指标表存储数据.mp4
├─19-azkaban定时调度job编写.mp4
├─19-ETL处理代码-数据倾斜版本-边界修复验证.mp4
├─19-jdbc方式查询kylin.mp4
├─19-kettle转换组件之值映射增加序列字段选择.avi
├─20-ETL处理代码-数据倾斜版本-最终实现以及验证.mp4
├─20-kettle流程控件-switchcase组件.avi
├─21-kettle流程控件-过滤记录组件.avi
├─22-kettle连接组件.avi
├─23-kettle的作业介绍.avi
├─24-kettle-转换命名参数.avi
├─25-linux部署kettle.avi
├─26-pansh执行转换任务.avi
├─27-kitchensh执行转换任务.mp4
(2)\2、实时；目录中文件数:89个
├─01.【实时数仓-day01】课程目标.mp4
├─01.【实时数仓-day02】课程目标.mp4
├─01.【实时数仓-day03】课程目标.mp4
├─01.【实时数仓-day04】课程目标.mp4
├─01.【实时数仓-day05】课程目标.mp4
├─01.【实时数仓-day06】课程目标.mp4
├─02.【实时数仓-day01】实时计算应用场景和技术选型.mp4
├─02.【实时数仓-day02】canal服务端的ha设置及演示.mp4
├─02.【实时数仓-day03】实时ETL-Flink程序解析Kafka中的ProtoBuf.avi
├─02.【实时数仓-day04】实时ETL-点击流ETL-定义拉宽后的点击流对象样例类.avi
├─02.【实时数仓-day05】Phoenix的介绍.avi
├─02.【实时数仓-day06】Druid-jdbc操作Druid.avi
├─03.【实时数仓-day01】项目实施环境.mp4
├─03.【实时数仓-day02】canal客户端的ha配置.mp4
├─03.【实时数仓-day03】实时ETL-维度数据的样例类定义.avi
├─03.【实时数仓-day04】实时ETL-点击流ETL-实时拉宽实现方案.avi
├─03.【实时数仓-day05】Phoenix的安装部署.avi
├─03.【实时数仓-day06】Druid-点击流日志指标分析.avi
├─04.【实时数仓-day01】需求分析介绍.mp4
├─04.【实时数仓-day02】项目开发-环境初始化.mp4
├─04.【实时数仓-day03】实时ETL-维度数据的全量装载.avi
├─04.【实时数仓-day04】实时ETL-点击流ETL-点击流日志转换成对象.avi
├─04.【实时数仓-day05】Phoenix的入门案例.avi
├─04.【实时数仓-day06】Druid-订单数指标分析.avi
├─05.【实时数仓-day01】常见的软件工程模型.mp4
├─05.【实时数仓-day02】项目开发-canal客户端-环境初始化.mp4
├─05.【实时数仓-day03】实时ETL-维度数据的增量更新.avi
├─05.【实时数仓-day04】实时ETL-点击流ETL-将点击流对象转换成拉宽后的点击流对象.avi
├─05.【实时数仓-day05】Phoenix创建与Hbase的映射.avi
├─05.【实时数仓-day06】导入数据可视化项目模块.avi
├─06.【实时数仓-day01】实施方案.mp4
├─06.【实时数仓-day02】项目开发-canal客户端-核心代码编写.mp4
├─06.【实时数仓-day03】实时ETL-点击流日志ETL引入logparsing框架介绍.avi
├─06.【实时数仓-day04】实时ETL-点击流ETL-将拉宽后的点击流对象写入到kafka集群.avi
├─06.【实时数仓-day05】使用Phoenix构建二级索引加快查询效率.avi
├─06.【实时数仓-day06】Druid的架构和原理-索引服务介绍.avi
├─07.【实时数仓-day01】实时数仓的整体架构.mp4
├─07.【实时数仓-day02】项目开发-canal客户端-自定义序列化.mp4
├─07.【实时数仓-day03】实时ETL-点击流日志ETLlogparsing官方案例介绍.avi
├─07.【实时数仓-day04】实时ETL-点击流ETL-阶段总结.avi
├─07.【实时数仓-day05】Phoenix-使用订单明细创建Phoenix映射表并jdbc连接Phoenix.avi
├─07.【实时数仓-day06】Druid的架构和原理-存储服务和查询服务节点介绍.avi
├─08.【实时数仓-day01】canal的介绍.mp4
├─08.【实时数仓-day02】项目开发-canal客户端-binlog的protobuf序列化实现.avi
├─08.【实时数仓-day03】实时ETL-点击流日志ETLlogparsing入门案例.avi
├─08.【实时数仓-day04】实时ETL-订单ETL-订单实时ETL业务开发.avi
├─08.【实时数仓-day04】实时ETL-订单明细ETL-订单明细实时ETL需求分析.avi
├─08.【实时数仓-day05】Flink的程序优化.avi
├─08.【实时数仓-day06】Druid的架构和原理-Druid数据存储.avi
├─09.【实时数仓-day01】canal的安装部署.mp4
├─09.【实时数仓-day02】项目开发-canal客户端-将binlog日志使用protobuf序列化后写入kafka集群.avi
├─09.【实时数仓-day03】实时ETL-点击流日志ETLlogparsing框架应用到点击流日志样例类中.avi
├─09.【实时数仓-day04】实时ETL-订单明细ETL-订单明细样例类定义.avi
├─09.【实时数仓-day05】Druid的介绍.avi
├─09.【实时数仓-day06】superset的介绍.avi
├─10.【实时数仓-day01】canal的客户端代码编写.mp4
├─10.【实时数仓-day02】项目开发-实时ETL-环境初始化.avi
├─10.【实时数仓-day04】实时ETL-订单明细ETL-订单明细异步请求关联维度表数据.avi
├─10.【实时数仓-day05】Druid的安装和部署.avi
├─10.【实时数仓-day06】superset的安装部署.avi
├─11.【实时数仓-day01】canal的客户端测试.mp4
├─11.【实时数仓-day02】项目开发-实时ETL-Flink流式计算程序的初始化.avi
├─11.【实时数仓-day04】实时ETL-订单明细ETL-异步IO的原理.avi
├─11.【实时数仓-day05】Druid-Druid的入门案例.avi
├─11.【实时数仓-day06】superset的入门案例.avi
├─12.【实时数仓-day01】potobuf数据格式化的引入.mp4
├─12.【实时数仓-day02】项目开发-实时ETL-根据数据来源封装ETL基类.mp4
├─12.【实时数仓-day04】实时ETL-订单明细ETL-将订单明细数据写入到kafka集群.avi
├─12.【实时数仓-day05】Druid-Druid的摄取本地文件案例.avi
├─12.【实时数仓-day06】Mysql订单分析案例.avi
├─13.【实时数仓-day01】protobuf的介绍及环境初始化.mp4
├─13.【实时数仓-day04】实时ETL-订单明细ETL-订单明细实时ETL到hbase并测试.avi
├─13.【实时数仓-day05】Druid-Druid的摄取HDFS文件案例.avi
├─13.【实时数仓-day06】superset的权限介绍.avi
├─14.【实时数仓-day01】protobuf的使用.mp4
├─14.【实时数仓-day04】实时ETL-商品数据ETL-商品表数据实时拉宽写入到kafka集群.avi
├─14.【实时数仓-day05】Druid-Druid的摄取Kafka流式数据案例.avi
├─14.【实时数仓-day06】superset的自定义角色.mp4
├─15.【实时数仓-day01】protobuf整合canalClient.mp4
├─15.【实时数仓-day04】实时ETL-购物车数据ETL-购物车数据实时拉宽写入到kafka集群.avi
├─15.【实时数仓-day05】Druid-Druid的摄取配置文件格式说明.avi
├─16.【实时数仓-day01】mysql的主备原理.mp4
├─16.【实时数仓-day04】实时ETL-评论数据ETL-评论数据实时拉宽写入到kafka集群.avi
├─16.【实时数仓-day05】Druid-Druid的数据查询.mp4
├─17.【实时数仓-day01】canal的工作原理及架构.mp4
├─17.【实时数仓-day04】实时ETL-导入数据模拟生成器.mp4
├─18.【实数数仓-day01】canal的工作原理-客户端和服务端交互协议以及组件介绍.mp4
├─19.【实时数仓-day01】canal的工作原理EventStore.mp4
├─20.【实时数仓-day01】canal的工作原理Eventparser.mp4
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