此数仓项目文档详细介绍从项目需求分析到数据生成模块、数据采集模块、数仓各分层搭建再到业务实现的过程，其中各种环境的配置很细致，很有价值学习一下。

大数据项目流程.rar

当前大数据特别是行业大数据应用成为了企业经营和管理的重要辅助手段，对于掌握数据仓库建设以及拥有相关经验的同学在将来的工作和就业中将具有极大的优势，本视频教程以实际项目操作可以帮助学习者掌握数据仓库的技术体系、搭建流程、应用体系、运营体系、业务体系，讲解内容通俗易懂，技术和案例贴近行业实际需求。

大数据、Flume、Hadoop、Zookeeper、Kafka等大数据工具的安装，步骤非常详细，每一步具体步骤，以及启动、停止自动化脚本编写。 具体步骤加代码。 step by step。

├─视频 │  │      001-课程介绍.mp4 │  │      004-采集模块（分层介绍）.avi │  │      007-采集模块（架构分析  离线架构）.avi │  │      008-采集模块（架构分析  实时架构）.avi │  │      009-采集模块（日志采集  生成数据Jar包试用）.avi │  │      010-采集模块（日志采集  Web项目初体验）.avi │  │      012-采集模块（日志采集  将数据落盘&写入Kafka  测试）.avi │  │      015-采集模块（日志采集  Nginx  配置负载均衡的反向代理）.avi │  │      017-采集模块（日志采集  Logger模块  集群部署  测试流程梳理）.avi │  │       │  ├─day02 │  │      018-采集模块（日志采集  架构&分层回顾）.avi │  │      019-采集模块（日志采集  流程测试回顾）.avi │  │      025-采集模块（业务数据采集  Canal

01_大数据项目的开发流程 02_大数据的应用领域（一） 03_大数据的应用领域（二） 04_大数据分析平台（一） 05_大数据分析平台（二） 06_数据量及集群规模的规划（一） 07_数据量及集群规模的规划（二） 08_企业常见数据分析需求（一） 09_企业常见数据分析需求（二）

当前，所有应用到大数据的公司都需要建设企业数据仓库，以服务于数据分析和为企业决策、产品优化、产品运营等提供稳定可靠的数据支持，因此，数据仓库的建设在公司数据的E(抽取)、T(转化)、L(加载)流程中起到至关重要的地位。 本项目将数仓分为三层，分别是ODS层(贴源层)、DW层(数仓层)和APP层(应用层)，其中DW层中包含事实层、维度层、宽表层，为了达到拿空间换时间的目的，由事实层中的事实表和维度层的维度表关联形成宽表层。

本书是一本Hadoop学习入门参考书 全书共11章 分为基础篇和提高篇两部分。基础篇包括靠前~6章 具体包括Hadoop概述、Hadoop基础环境配置、分布式存储HDFS、计算系统MapReduce、计算模型Yarn、数据云盘。提高篇包括D17~11章 具体包括协调系统Zookeeper、Hadoop数据库Hbase、Hadoop数据仓库Hive、Hadoop数据采集Flume、OTA离线数据分析平台。全书内容结构合理 知识点全面 讲解详细 重点难点突出。 本书适合作为院校计算机及相关专业大数据课程的教材 也可供学习者自学参考。

车流量监控 前言 目的1.对业务场景抽象，熟练的Spark编码2.增加自定义累加器，自定义UDF 3.Spark优化方式 项目数据处理架构 模块介绍 卡扣流量分析Spark Core 卡扣车流量转化率Spark Core 各区域车流量最高top5的道路统计SparkSQL 稽查布控，道路实时拥堵统计SparkStreaming 蜂巢表 monitor_flow_action表–日期日期天– monitor_id卡口号– camera_id摄像头编号–汽车车牌– action_time某个摄像头拍摄时间s –速度通过卡扣的速度– road_id道路id – area_id区域ID monito

01_大数据项目的开发流程 02_大数据的应用领域（一） 03_大数据的应用领域（二） 04_大数据分析平台（一） 05_大数据分析平台（二） 06_数据量及集群规模的规划（一） 07_数据量及集群规模的规划（二） 08_企业常见数据分析需求（一） 09_企业常见数据分析需求（二）