正版资源Hadoop大数据：真实电商数据仓库全流程开发详解
《Hadoop大数据：真实电商数据仓库全流程开发详解》真实电商环境的全面解析，侧重于数据仓库开发【技能收获】学完可掌握：工作任务、工作经验、互联网、做什么、仓库。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师、DevOps 工程师。云原生与自动化运维仍是企业 IT 刚需方向，认证 + 实战项目组合能显著提升面试通过率，
这门课解决的是什么问题
把电商业务数据从业务库搬到 Hive、再按主题域拆成可查询的指标表，是数据仓库岗位最日常、也最难在简历上写清楚的一段工作。难在流程长：埋点日志、订单库、用户表来自不同系统，字段口径不统一，增量与全量混在一起，还要保证分区可回溯。这门课的价值在于它给了一条完整链路——从数据采集、ODS 落地，到 DWD 明细、DWS 轻度汇总、ADS 应用层，每一层做什么、为什么这么分层，都落在具体的电商场景里讲，而不是停在概念层面。
技术栈覆盖范围
课程围绕 Hadoop 生态展开，核心组件包括 HDFS 做存储、MapReduce 与 Hive 承担离线计算、YARN 负责资源调度，配合 Sqoop/Flume 完成关系库与日志的采集，调度环节通常涉及 Azkaban 或类似工具。电商场景会带来几个绕不开的问题：订单与退款的状态流转、商品维度的缓慢变化、用户行为日志的会话切分。这些在课程里是以建模任务的形式出现的，而不是泛泛讲 Hive 语法。看的时候建议对照自己的环境版本，Hive 在 2.x 与 3.x 上分区和事务表的写法差异不小。
项目结构与建模思路
电商数仓的骨架通常是维度建模：事实表记录订单、支付、加购等业务过程，维度表描述用户、商品、时间、地区。课程会带着走一遍维度与事实的划分过程，包括如何选粒度、如何处理维度退化、拉链表怎么设计才能支持历史回溯。这部分是整门课最值得反复看的地方——分层不是目的，分层是为了让上层指标的口径可追溯。跟着做的时候，建议把每张表的字段注释和更新时间字段补齐，后面排查数据问题时这点习惯会省很多事。
配套笔记怎么用
章节笔记适合在两种场景下用：一是每完成两到三节后，把当节的表结构、关键 SQL、易错点整理成一份自己的小结，目的是让知识从「看过」变成「能复述」；二是在面试前快速回扫，重点看分层理由和指标口径，因为这类问题在实际面试里出现频率很高。笔记本身是提纲，不是答案，遇到讲得快的环节建议暂停，自己把 SQL 补全再往后看。
建议的学习节奏
- 先在本地或虚拟机上把 Hadoop、Hive、MySQL 环境跑通，环境问题不解决，后面每一步都是坑。
- 按目录顺序推进，基础概念和 Hive 操作部分不要跳，分层建模依赖这些前置知识。
- 进入综合实战后，尝试脱离视频独立复现一遍完整流程，从建库建表到最终指标产出，哪怕只做一条业务线。
- 把复现过程整理成可展示的产出，包括表设计说明和关键指标的计算逻辑，这比截图更有说服力。
适合谁，不适合谁
如果你已经会基本的 SQL，了解 Linux 常用命令，想在离线数仓方向补一段完整的项目经验，这门课的性价比是高的。它的重点在流程与建模，不在 Hadoop 底层原理，所以指望靠它搞懂 MapReduce 源码或 YARN 调度机制的人可能会觉得不够深。反过来，如果你只是想快速搭一套能跑的 ETL，课程里大量关于分层与口径的讨论可能会显得啰嗦——但这些恰恰是实际工作中区分「会写 SQL」和「能做数仓」的地方。
整体而言，这份资料更适合当作对照实践的参照物：视频给流程，你得自己动手把每一层的表建出来、把数据灌进去、把结果查出来，才算真正过了一遍。
真实电商环境的全面解析，侧重于数据仓库开发
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视频目录（85 节）
* 1.职业环境
* 2.可能会有哪些重点项目
* 3.可能会有哪些重点方向
* 4.每天会做什么工作
* 5.电商项目的生命周期
* 6.Hadoop在国内的情景
* 7.待遇怎么样
* 8.工作机会介绍
* 9.关于猎头的知识
* 1.BI的作用
* 2.BI的构建
* 3.数据仓库基础理论：数据仓库,企业信息工厂,维,事实表
* 4.数据仓库基础理论：数据集市,ODS,元数据,ETL,OLAP
* 1.维度建模－基础术语
* 2.维度建模－建模中的三种模型
* 3.维度建模－维度的类型
* 4.建模的一般过程
* 5.库存管理业务建模实例
* 6.电信DW建模实例演示
* 1.数据流向介绍
* 2.电商源系统和源数据特点
* 3.数据抽取与装载策略
* 4.DW层数据特点
* 5.DM层数据特点
* 6.元数据管理
* 7.报表层数据特点
* 1.技术选型建议
* 2.真实电商数据仓库架构解密
* 3.真实电商数据仓库架构各层实现细节
* 4.中等规模电商数据平台建设情况参考
* 5.中等规模电商数据平台实现方式参考
* 1.hadoop2.x全分布式搭建，
* 2.Hive的搭建（数据仓库，ETL过程），
* 1.Hadoop概要
* 2.HDFS介绍(HDFS可靠性介绍，Block解析)
* 3.MapReduce介绍(MapReduce工作过程,JOB调度机制，
* 4.YARN介绍,YARN特性，YARN如何解决MapReduce1.0的问题
* 6.Hadoop工作过程（详细内部工作过程，读取文件过程，写入文件过程）
* 7.HDFS终端命令全解释，管理命令21个，文件操作命令30个
* 1.Hive介绍，Hive的helloword
* 2.Hive的部件：用户接口，元数据存储，执行部件，HDFS存储
* 3.Hive的常用进程与服务：
* 4.Metastore的三种连接模式
* 5.Hive和普通关系数据库比较
* 6.Hive的cli与Commands
* 7.Hive常用配置参数详细解析hive-site.xml
* 1.Hive数据类型
* 2.数据定义语句DDL
* 3.数据操纵语句DML
* 4.数据查询，分组，去重，关联，等
* 5.函数UDF，UDAF，UDTF
* 1.Hive内部存储格式
* 2.MapReduce执行过程概览
* 3.HiveSQL的join与group by的实现过程
* 3.Hive的执行生命周期七大步骤：
* 4.Hive架构与执行流程分析：
* 5.通过Explain得到执行计划来观察Hive行为
* 6.Hive源码导读
* 1.小文件问题及其解决方案：小文件是如何产生的，有什么影响，在源头上控制小文件，小文件解决的3个办法
* 2.优化方法之选择最佳实现流程/最优模型设计:最佳实现流程方案举例，平级数量或者金额的汇总最优模型
* 3.优化方法之解决数据倾斜问题:实际数据倾斜问题举例与解决方案
* 4.优化方法之减少与增加map/reduce的个数：map数是如何决定的，reduce是如何决定的，
* 5.优化方法之并行或者共享输入：脚本内并行与脚本外并行，共享输入举例
* 6.Hadoop的MAP数计算方法
* 7.Hadoop的REDUCE数计算方法
* 1.订单表和商品表业务知识：订单主表，订单商品表，订单详细信息表，购物车表，商品信息表
* 2.构建数据仓库DM层订单宽表，订单商品宽表，订单指标表，商品信息汇总表
* 3.计算关于订单和商品的常见指标：最后一次移动端购买时间，近30天购买金额，客单价等
* 5.关于商品的常用指标信息及其计算方法和每个字段的由来，哪些地方可能会用到及其业务含义解析
* 6.数据开发的方法与流程，订单宽表，订单商品，订单指标表，商品信息汇总表程序编写
* 1.客户表的业务知识：每个字段的由来，哪些地方可能会用到及其业务含义解析
* 2.关于用户的营销类指标参考信息及其计算方法
* 3.用户营销参考信息程序编写
* 1.活动与订单关系的业务知识：每个字段的由来，哪些地方可能会用到及其业务含义解析
* 2.关于活动类常用指标参考信息及其计算方法
* 3.活动与订单指标指标表程序编写
* 1.营销关注的流量业务知识：营销常用PV,UV和字段说明及其业务含义解析
* 2.关于流量的常计算指标说明及其计算方法
* 3.最后一次访问信息表，第一次访问信息表，访问次数表，访问明细表程序编写
* 1.用户画像简介
* 2.用户画像模型创建
* 3.构建电商用户画像模型
* 4.用户画像模型详细分析
* 5.用户画像模型表落地
* 6.数据ETL过程-数据开发
