超级会员免费看
本文深入探讨数据仓库理论，涵盖数仓建模、运营数据分析模型及各类工具，包括Hive、Spark SQL、Impala、Presto、Druid、Doris等。同时介绍数据集成工具如sqoop和DataX，以及调度、元数据管理和报表工具的使用。通过3个实际案例展示数仓建设过程，适合不同层次的数据仓库学习者。
数据仓库理论与实战
读者交流群已经开通了，有需要的可以私信进入读者交流群
数据仓库已经是企业的数据竞争的核心了，学好数据仓库对提高自己和找到一份好的工作都至关重要，但是很多人对数仓的印象还是停留在写SQL的层面,其实今天的数仓更像是一个数据平台应用,我们学习的大数据技术其实最终的价值都体现在数据服务上，数仓是数据服务的基石，如果说业界以前还有离线和实时之分的话，那么现在实时数仓的提出与落地，未来数仓将是数据战争的最激烈的战场，一切大数据技术都将为数仓提供服务，也都将在数仓这一环节进行收口。
本专栏主要专注于数仓工具学习、数仓建模以及业务建模、SQL 实战和平台建设，最后以3家公司的数仓建建设和实时数仓作为结尾项目，这份教程有以下特点
- 知识体系完善，从数仓的概念、建模、数仓工具的使用、数仓的落地实践都有，还会有很多小案例，例如股票的连续涨停天数计算，最大涨停板的概率计算，会话分析，复杂时间序列匹配等
- 使用的技术都是当前企业最常用的技术，版本也是比较新的，不会导致大家看到一个代码，然后一执行发现语法不支持或者废弃掉了
- 后续的更新也会很及时，不会说更新了一段时间断更了，在更新完大纲之后，我也会不断完善该系列，
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
