内含从同步数据,实时的处理数据到可视化展现数据的操作 需要的软件也都准备好了 适合人群:学过离线数仓,会使用Flink,会Java

1）学习搭建一个数据仓库的过程，理解数据在整个数仓架构的从采集、存储、计算、 输出、展示的整个业务流程。 2）整个数仓体系完全搭建在阿里云架构上，理解并学会运用各个服务组件，了解各个 组件之间如何配合联动。 3）前置知识要求  熟练掌握SQL语法  熟悉Linux命令  对Hadoop大数据体系有一定的了解

随着互联网飞速发展，企业业务种类会越来越多，业务数据量会越来越大，当发展到一定规模时，传统的数据存储结构逐渐无法满足企业需求，实时数据仓库就变成了一个必要的基础服务。以维表Join为例，数据在业务数据源中以范式表的形式存储，在分析时需要做大量的Join操作，降低性能。如果在数据清洗导入过程中就能流式的完成Join，那么分析时就无需再次Join，从而提升查询性能。利用实时数仓，企业可以实现实时OLAP分析、实时数据看板、实时业务监控、实时数据接口服务等用途。但想到实时数仓，很多人的第一印象就是架构复杂，难以操作与维护。而得益于新版Flink对SQL的支持，以及TiDBHTAP的特性，我们探索了一

数仓模型

基于AWS的云上数仓构建课件.zip

目录： 仅1年GitHub Star数翻倍，Apache Flink 做了什么？ 4 Lyft基于Apache Flink的大规模准实时数据分析平台 15 日均处理万亿数据！Apache Flink在快手的应用实践与技术演进之路 26 bilibili实时平台的架构与实践 47 美团点评基于 Apache Flink 的实时数仓平台实践 70 小米流式平台架构演进与实践 90 Netflix：Evolving Keystone to an Open Collaborative Real-time ETL Platform 108 OPPO 基于 Apache Flink 的实时数仓实践 115

数仓经典销售案例，包括ETL脚本，项目完整详细需求、设计文档及模型加载，推荐。

基于Flink SQL的扩展工作，构建实时数仓的应用案例，未来工作的思考和展望4个方面介绍了OPPO基于Flink构建实时数仓的经验和未来的规划。

大数据项目实战之在线教育（02数仓实现）.doc

亲测可用的JDK、Hadoop、HIVE安装包，配套博文： https://yellow520.blog.csdn.net/article/details/112253651