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该项目以国内电商巨头实际业务应用场景为依托，紧跟大数据主流需求，对电商数仓的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解，让你迅速成长，获取最前沿的技术经验。
Flume1.9+Kafka2.4.1+Sqoop1.4.7+MySQL5.7 + Hadoop3.1.3+Hive3.1.2+Tez、Spark3.0.0 + Ranger2.0 + Presto + Kylin3.0+Azkaban3.8.4+Atlas2.0+Zabbix+Griffin + Superset+Centos7.5
本教程适合具备一定编程基础的大数据 初学者与爱好者，以及想深入了解数据仓库理论知识与搭建实现的大数据从业人员学习，对于大数据相关专业的院校师生本教程同样适用。无论你想初步了解大数据行 业，还是想研究数据仓库的搭建，可以从本教程中获益。
本教程全流程汫解数据仓库搭建，带你搭建大数据分析处理平台， 架构思维贯穿全书始终，从服务器选型到 需求实现思路汫解、框架安装、工具使用、 内核介绍，技术点与企业接轨。
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本教程按照需求规划、需求实现、需求 可视化的流程进行编排，遵循项目开发的实际流程，介绍了数据仓库的搭建过程。在整个数据仓库的搭建过程中，本教程介绍了主要组件的安装部署过程、需求实 现的具体思路、各种问题的解决方案等， 并在其中穿插了许多与大数据和数据仓库 相关的理论知识，包括大数据概论、数据仓库概论、电商业务概述、数据仓库理论准备、数据仓库建模等。
本教程从逻辑上可以分为三部分：
第一部分是大数据与数据仓库概论及项目需求描述，主要介绍了数据仓库的概念、应用场景和搭建需求；
第二部分是项目部署的环境准备，介绍了如何从零开始搭建一个完整的数据仓库环境；
第三部分是需求模块实现，针对不同需求分模块进行实现，是本教程的重点部分。
