data-warehouse-learning：电商系统的数仓解决方案

data-warehouse-learning：电商系统的数仓解决方案

data-warehouse-learning 【2024最新版】 大数据 数据分析 电商系统 实时数仓 离线数仓 建设方案及实战代码，涉及组件 flink、paimon、doris、seatunnel、dolphinscheduler、datart、dinky、hudi、iceberg。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/data-warehouse-learning

项目介绍

在当今数据驱动的商业环境中，构建高效、可扩展的数据仓库是提升企业决策效率的关键。data-warehouse-learning 是一个开源数仓项目，专为电商系统设计。该项目基于实时和离线两种数据处理场景，使用 Doris、Paimon、Hudi 和 Iceberg 等技术构建数据仓库，旨在满足电商业务指标统计的需求，为数仓建设提供多样化的实现思路。

项目技术分析

data-warehouse-learning 采用了分层架构，包括数据源模块、数据采集模块、数仓模块和数据可视化四个关键部分。

1. 数据源模块：通过 Java 编写的代码生成电商业务数据，并存储到 MySQL 数据库中。同时，生成的用户日志数据被写入 Kafka 消息队列。

2. 数据采集模块：利用 Dinky 开发的 FlinkSQL 代码，消费 Kafka 中的用户日志数据，并将其写入不同数据存储系统。同时，使用 DolphinScheduler 配置 Seatunnel 任务，同步 MySQL 中的业务数据。

3. 数仓模块：遵循四级数据分层架构，数据在 Doris、Paimon、Hudi 和 Iceberg 中通过批量和实时两种调度方式流转。

4. 数据可视化：使用 SuperSet 和 DataRT 工具进行报表和数据大屏的制作与展示。

项目技术应用场景

data-warehouse-learning 适用于以下场景：

• 电商数据分析：实时和离线分析电商系统的用户行为、订单数据等，以优化营销策略和用户体验。
• 业务决策支持：为管理层提供及时、准确的数据支持，帮助做出更有根据的决策。
• 数据仓库教学：作为教学项目，帮助学生和开发者理解和掌握数仓构建的技术和方法。

项目特点

1. 技术全面：覆盖了 Doris、Paimon、Hudi 和 Iceberg 等主流数据存储技术，满足不同场景的需求。

2. 场景真实：基于电商系统的真实业务需求，提供了从数据源到数据可视化的完整流程。

3. 扩展性强：支持多种数据存储系统和数据处理工具，易于扩展和定制。

4. 文档完善：项目提供了详细的安装文档和示例，降低了学习和使用的门槛。

5. 性能优化：通过分层架构和调度优化，提高了数据处理的效率和准确性。

data-warehouse-learning 是一个功能全面、技术先进的开源数仓项目，无论是对于数据分析师、数据工程师还是数仓架构师，都具有很高的实用价值。通过该项目，用户可以快速搭建起适应自身业务需求的数仓系统，提升数据分析和决策的效率。

data-warehouse-learning 【2024最新版】 大数据 数据分析 电商系统 实时数仓 离线数仓 建设方案及实战代码，涉及组件 flink、paimon、doris、seatunnel、dolphinscheduler、datart、dinky、hudi、iceberg。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/data-warehouse-learning