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Spark+ClickHouse实战企业级数据仓库，进军大厂必备

掌握数仓构建，完善技术体系，轻松掌握高薪技能

Spark+ClickHouse实战企业级数据仓库，进军大厂必备

￥399.00
难度 中级 时长 27小时 学习人数 195 综合评分 10.00
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Spark从入门到项目进阶实战
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2门课 总价：¥787.00
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玩转主流引擎，实战离线/实时全场景数据开发
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中级  · 931人报名 ¥399.00

现阶段的数据开发领域，数据仓库作为企业战略决策的“大脑”，地位日益凸显，对数仓技术的掌握程度也成了大厂面试必考的一环。本课程结合ClickHouse+Spark 这一对数据处理的“黄金搭档”，选取“大数据量企业数据仓库“这一典型场景，实战大数据量下数仓的建模、设计与调优等实用技巧，快速掌握ClickHouse+Spark核心技能，为晋级大数据架构师铺路！

xiaochen
讲师

大数据架构师

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数据仓库被广泛应用于互联网业务中，就业前景极为广阔

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架构师
ETL工程师
运维工程师
大数据开发
BI工程师

结合热门技术，实战企业级数仓项目，轻松掌握高薪数据工程师必备技能

全方位提升项目开发经验，上手 ClickHouse+Spark，实现个人的成长蜕变

深度实战
数据仓库
模型设计与调优
数仓整体分层设计方案
维度表模型设计
面向业务过程的事实表建模
面向分析主题的事实表建模
千万级数据分析与调优
维度表存储选型
BI工具 Superset/Granfana的数据展示
系统掌握
ClickHouse
核心技能与生产实践
表引擎的使用和优化
ClickHouse 的 SQL优化
搭建分布式集群
ClickHouse 监控
Clickhouse 字典优化
负载均衡与高可用
生产实践优化
充分提升
Spark/ClickHouse
项目开发与实用操作
Spark 自定义 ClickHouse 外部数据源
Spark 的数据处理与调优
Spark 自定义本地分片写入策略
Spark 源码、开源组件源码二次开发
Spark 参数调优

通过更贴近生产实践的案例，掌握多种实用方案，满足复杂业务需求

遵照数仓分层模型，实战数据处理的各个环节，构建实用技术体系

课程大纲
第1章 从0到1搭建项目开发环境，快速上手大数据开发
本章将从0到1搭建大数据开发环境，通过IDEA+Maven构建多module项目，实现源码、启动脚本、配置等自动构建打包。
第2章 项目关键技术准备，学习通用的数据处理技术
本章对项目所用到关键技术进行封装，通过Spark UDF整合IP地址相关的转换功能、二分查找算法、通用Grok数据解析器等，并通过rewrite方式修改Grok组件源码，学习源码整合的思路。
第3章 项目数据准备，操练基于Spark的数据开发与优化
本章主要是基于Spark，模拟生成项目所需要的基础数据和安全访问日志数据，操练基于Spark对数据进行处理与优化技术。
第4章 初识OLAP数仓架构
本章主要介绍构建数仓的主流数据技术架构，以及基于ClickHouse的OLAP架构相比典型大数据架构的优势。
第5章 详解数据仓库基础理论，掌握数据仓库的实施流程
本章介绍数仓的基础理论、数据仓库的架构以及建模方法。基于当前主流的维度建模，学习数据仓库的构建流程以及分层模型的划分。
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务的镜像、项目源代码。
独家“动态”教辅材料
丰富的专属教辅资料上传更新，通过课程
教案、原理图解、技术文档、演示案例等
各种教材，保障你的学习效果。
实用电子文档
部分简单内容以图文形式呈现，与视频
相配合，既保障学习效果，又提高了学
习效率。
适合人群
希望掌握实用的数据仓库建模、设计和调优能力
希望快速提升的ClickHouse技术能力
希望通过贴近生产实践的案例，提升大数据项目能力的同学
技术储备
熟悉Java/Scala基础的语法
了解SQL的基本使用
了解Spark基础
环境参数
Spark 3.2
ClickHouse 22.*
Hadoop 3.3
Scala 2.12
Java 1.8

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