大数据真实电商数据仓库全流程开发详解
主要内容为：第一部分：数据仓库基础理论与技术圈
第一章：互联网电商大数据环境
第二章：商业智能与数据仓库基础理论
第三章：维度建模基础理论
第四章：电商大数据一般架构
第五章：电商数据平台从零搭建方案参考
第二部分：Hadoop&Hive数据仓库技术
第一章：电商全分布式开发环境搭建
第二章：Hadoop&Hive光速入门
第三章：HiveSQL语言全解释
第四章：Hive内部运行机制
第五章：HiveSQL优化
第三部分：电商核心业务知识详解
第一章：订单商品模块
第二章：客户模块
第三章：活动模块
第四章：流量模块
第五章：电商用户画像项目
详情：
第一部分：数据仓库基础理论与技术圈
第一章：互联网电商大数据环境
1.职业环境
2.可能会有哪些重点项目
3.可能会有哪些重点方向
4.每天会做什么工作
5.电商项目的生命周期
6.Hadoop在国内的情景
7.待遇怎么样
8.工作机会介绍
9.关于猎头的知识
第二章：商业智能与数据仓库基础理论
1.BI的作用
2.BI的构建
3.数据仓库基础理论：数据仓库,企业信息工厂,维,事实表
4.数据仓库基础理论：数据集市,ODS,元数据,ETL,OLAP
第三章：维度建模基础理论
1.维度建模－基础术语
2.维度建模－建模中的三种模型
3.维度建模－维度的类型
4.建模的一般过程
5.库存管理业务建模实例
6.电信DW建模实例演示
第四章：电商大数据一般架构
1.数据流向介绍
2.电商源系统和源数据特点
3.数据抽取与装载策略
4.DW层数据特点
5.DM层数据特点
6.元数据管理
7.报表层数据特点
第五章：电商数据平台从零搭建方案参考
1.技术选型建议
2.真实电商数据仓库架构解密
3.真实电商数据仓库架构各层实现细节
4.中等规模电商数据平台建设情况参考
调度系统，集群，元数据的管理，对外提供数据，团队情况
5.中等规模电商数据平台实现方式参考
开发与测试环境的实现，数据访问实现，提供数据的实现
第二部分：Hadoop&Hive数据仓库技术
第一章：电商全分布式开发环境搭建
1.hadoop2.x全分布式搭建，
三台虚拟机，系统 CentOS 6.5 32位 * 3；
Hadoop-2.2.0-bin.tar.gz
2.Hive的搭建（数据仓库，ETL过程），
apache-hive-0.13.0-bin.tar.gz；
mysql数据库创建
第二章：Hadoop&Hive光速入门
1.Hadoop概要
2.HDFS介绍(HDFS可靠性介绍，Block解析)
3.MapReduce介绍(MapReduce工作过程,JOB调度机制，
内部任务优化机制，MapReduce错误处理机制)
4.YARN介绍,YARN特性，YARN如何解决MapReduce1.0的问题
5.Hadoop进程介绍（Namenode，Secondary Namenode，DataNode，JobTracker，TaskTracker，ResourceManager，ResourceManager，NodeManager）
6.Hadoop工作过程（详细内部工作过程，读取文件过程，写入文件过程）
7.HDFS终端命令全解释，管理命令21个，文件操作命令30个
8.常用配置参数详细解析，core-site.xml,hdfs-site.xml,hive-site.xml,mapred-site.xml,yarn-site.xml真实环境配置
Hive光速入门
1.Hive介绍，Hive的helloword
2.Hive的部件：用户接口，元数据存储，执行部件，HDFS存储
3.Hive的常用进程与服务：
Service List: beeline cli help hiveserver2 hiveserver hwi jar lineage metastore metatool orcfiledump rcfilecat
4.Metastore的三种连接模式
5.Hive和普通关系数据库比较
6.Hive的cli与Commands
7.Hive常用配置参数详细解析hive-site.xml
第三章：HiveSQL语言全解释
1.Hive数据类型
2.数据定义语句DDL
3.数据操纵语句DML
4.数据查询，分组，去重，关联，等
5.函数UDF，UDAF，UDTF
第四章：Hive内部运行机制
1.Hive内部存储格式
2.MapReduce执行过程概览
3.HiveSQL的join与group by的实现过程
3.Hive的执行生命周期七大步骤：
CliDriver进行交互模式,读取命令processLine进行分割处理,
ProcessCmd判断为操作系统命令进行相应处理,
CommandProcess判断为Hive设置语句进行相应处理,如果判断为调用Driver处理,
获取执行成功或者失败的结果,执行中间文件与临时文件清理
4.Hive架构与执行流程分析：
Parser Driver，Semantic Analyzer
Logical Plan Gen，Logical Optimizer
Physical Plan Gen，Physical Optimizer
5.通过Explain得到执行计划来观察Hive行为
6.Hive源码导读
第五章：HiveSQL优化
1.小文件问题及其解决方案：小文件是如何产生的，有什么影响，在源头上控制小文件，小文件解决的3个办法
2.优化方法之选择最佳实现流程/最优模型设计:最佳实现流程方案举例，平级数量或者金额的汇总最优模型
3.优化方法之解决数据倾斜问题:实际数据倾斜问题举例与解决方案
4.优化方法之减少与增加map/reduce的个数：map数是如何决定的，reduce是如何决定的，
如何减少与增加map/reduce的个数，哪些场景需要减少与增加map/reduce的个数
5.优化方法之并行或者共享输入：脚本内并行与脚本外并行，共享输入举例
6.Hadoop的MAP数计算方法
7.Hadoop的REDUCE数计算方法
第三部分：电商核心业务知识详解
第一章：订单商品模块
1.订单表和商品表业务知识：订单主表，订单商品表，订单详细信息表，购物车表，商品信息表
2.构建数据仓库DM层订单宽表，订单商品宽表，订单指标表，商品信息汇总表
3.计算关于订单和商品的常见指标：最后一次移动端购买时间，近30天购买金额，客单价等
5.关于商品的常用指标信息及其计算方法和每个字段的由来，哪些地方可能会用到及其业务含义解析
6.数据开发的方法与流程，订单宽表，订单商品，订单指标表，商品信息汇总表程序编写
第二章：客户模块
1.客户表的业务知识：每个字段的由来，哪些地方可能会用到及其业务含义解析
2.关于用户的营销类指标参考信息及其计算方法
3.用户营销参考信息程序编写
第三章：活动模块
1.活动与订单关系的业务知识：每个字段的由来，哪些地方可能会用到及其业务含义解析
2.关于活动类常用指标参考信息及其计算方法
3.活动与订单指标指标表程序编写
第四章：流量模块
1.营销关注的流量业务知识：营销常用PV,UV和字段说明及其业务含义解析
2.关于流量的常计算指标说明及其计算方法
3.最后一次访问信息表，第一次访问信息表，访问次数表，访问明细表程序编写
第五章：电商用户画像项目
1.用户画像简介
2.用户画像模型创建
3.构建电商用户画像模型
4.用户画像模型详细分析
5.用户画像模型表落地
6.数据ETL过程-数据开发
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