===============課程目錄===============
(1)\1、離線；目錄中文件數(shù):134個
├─01-kylincube優(yōu)化-確定cuboid數(shù)量與cubesize.mp4
├─01-今日課程內(nèi)容和課程目標(biāo).mp4
├─01-今日課程目標(biāo)與課程內(nèi)容介紹(1).mp4
├─01-今日課程目標(biāo)與課程內(nèi)容介紹.mp4
├─01-課程目標(biāo).mp4
├─01-課程目標(biāo)與課程內(nèi)容介紹.mp4
├─01今日課程目標(biāo)與課程內(nèi)容介紹.mp4
├─02-cube優(yōu)化-衍生維度.avi
├─02-kylin簡介以及應(yīng)用場景.avi
├─02-數(shù)倉維度建模設(shè)計.avi
├─02-生成明細(xì)表數(shù)據(jù).avi
├─02-電商行業(yè)與電商系統(tǒng)介紹.avi
├─02-網(wǎng)站流量日志獲取方式介紹.mp4
├─02-訂單時間維度指標(biāo)需求分析.avi
├─03-cube優(yōu)化-聚合組.avi
├─03-kylin的優(yōu)勢以及數(shù)據(jù)流程圖.avi
├─03-使用kettle生成日期維度數(shù)據(jù).avi
├─03-埋點js自定義采集原理分析.mp4
├─03-數(shù)倉為什么分層.avi
├─03-數(shù)倉項目整體技術(shù)架構(gòu)介紹.avi
├─03-流量分析常見指標(biāo)-基礎(chǔ)級-復(fù)合級指標(biāo).avi
├─04-cube調(diào)優(yōu)案例.avi
├─04-kylin的安裝.avi
├─04-常見流量分析模型.avi
├─04-數(shù)倉分層思想和作用.avi
├─04-數(shù)倉項目架構(gòu)-kylin補充.avi
├─04-網(wǎng)站流量日志-flume采集.mp4
├─04-訂單指標(biāo)時間維度分析–每個季度.avi
├─05-flume采集核心配置介紹.mp4
├─05-kylin入門案例.avi
├─05-kylin接入數(shù)倉開發(fā).avi
├─05-基礎(chǔ)級指標(biāo)統(tǒng)計.avi
├─05-數(shù)倉中表的分類和同步策略.avi
├─05-數(shù)倉具體技術(shù)介紹與項目環(huán)境介紹.avi
├─05-訂單指標(biāo)時間維度-每個月-每個周-休息日節(jié)假日工作日.avi
├─06-apache superset簡介.avi
├─06-flume采集程序啟動驗證.mp4
├─06-kettle的介紹與安裝.avi
├─06-kylin入門案例結(jié)果驗證.avi
├─06-基礎(chǔ)級指標(biāo)多維統(tǒng)計分析.avi
├─06-數(shù)倉中表字段介紹以及表關(guān)系梳理.avi
├─06-訂單指標(biāo)區(qū)域維度和分類維度需求分析.avi
├─07-flume采集輸出hdfs目錄分析.mp4
├─07-kettle的入門案例.avi
├─07-kylin入門案例-多張表.avi
├─07-superset的安裝.avi
├─07-復(fù)合指標(biāo)統(tǒng)計.avi
├─07-店鋪區(qū)域維度數(shù)據(jù)拉寬.avi
├─07-項目環(huán)境初始化.avi
├─08-flume自定義攔截器代碼編寫.mp4
├─08-kettle輸入組件之json輸入與表輸入.avi
├─08-kylin入門案例-一張事實表多張維度表.avi
├─08-superset入門案例.avi
├─08-分組topn問題-開窗函數(shù).avi
├─08-商品分類表維度數(shù)據(jù)拉寬.avi
├─08-緩慢變化維問題以及常見解決方案.avi
├─09-flume自定義攔截器啟動驗證.mp4
├─09-kettle輸入組件之生成記錄組件.avi
├─09-kylin維度和度量以及cube與cuboid.avi
├─09-superset菜單功能介紹.avi
├─09-事實表維度數(shù)據(jù)拉寬操作.avi
├─09-受訪分析.avi
├─09-商品案例-每日全量采集方案.avi
├─10-ETL處理pageview-visit模型介紹及實現(xiàn)思路 .mp4
├─10-kettle輸出組件之文本文件輸出.avi
├─10-kylin工作原理-技術(shù)架構(gòu).avi
├─10-superset訂單案例實戰(zhàn).avi
├─10-全國無商品分類維度指標(biāo)統(tǒng)計.avi
├─10-每日全量案例實現(xiàn).avi
├─10-訪客分析.avi
├─11-ETL處理-創(chuàng)建hive表接收ETL處理后數(shù)據(jù).mp4
├─11-kettle輸出組件之表輸出插入更新刪除組件.avi
├─11-kylin全量構(gòu)建與增量構(gòu)建介紹.avi
├─11-superset dashboard實戰(zhàn).avi
├─11-全國一級商品分類維度指標(biāo)開發(fā).avi
├─11-拉鏈表技術(shù)介紹.avi
├─11-訪客visit分析.avi
├─12-ETL處理代碼-普通版本-數(shù)據(jù)清洗過濾實現(xiàn).mp4
├─12-kettle整合hadoop.avi
├─12-superset的權(quán)限控制.avi
├─12-增量構(gòu)建model準(zhǔn)備.avi
├─12-大區(qū)二級商品分類維度指標(biāo)統(tǒng)計.avi
├─12-拉鏈表技術(shù)實現(xiàn)-第一次導(dǎo)入數(shù)據(jù)到拉鏈表.avi
├─12-數(shù)據(jù)導(dǎo)出.avi
├─13-ETL處理代碼-普通版本-pageview模型實現(xiàn).mp4
├─13-kettle-hadoopfileinput組件.avi
├─13-kylin中cube增量構(gòu)建演示.avi
├─13-superset業(yè)務(wù)開發(fā).mp4
├─13-工作流調(diào)度和實現(xiàn)方式.avi
├─13-拉鏈表技術(shù)實現(xiàn)–歷史數(shù)據(jù)更新.avi
├─13-用戶訂單行為指標(biāo)需求分析.avi
├─14-ETL處理-訂單時間標(biāo)志寬表處理.avi
├─14-ETL處理代碼-visit模型以及程序運行驗證.mp4
├─14-kettle-hadoopfileoutput組件.avi
├─14-kylin增量構(gòu)建restapi方式.avi
├─14-拉鏈表技術(shù)實現(xiàn)-新增數(shù)據(jù)插入以及合并.avi
├─14-數(shù)據(jù)導(dǎo)出腳本編寫-第一部分.avi
├─15-ETL處理代碼-數(shù)據(jù)傾斜解決思路.mp4
├─15-kettle整合hive.avi
├─15-kylin碎片管理-手動合并.avi
├─15-商品維度數(shù)據(jù)第一次全量導(dǎo)入拉鏈表.avi
├─15-數(shù)據(jù)導(dǎo)出腳本編寫-第二部分.avi
├─15-用戶訂單行為指標(biāo)開發(fā)一.avi
├─16-ETL處理代碼-數(shù)據(jù)傾斜版本-rangepartitioner均勻分區(qū)實現(xiàn).mp4
├─16-kettle-hive表輸入組件.avi
├─16-kylin碎片管理-手動刪除segment.avi
├─16-商品維度數(shù)據(jù)第二次增量導(dǎo)入.avi
├─16-增量抽取數(shù)據(jù)腳本編寫.avi
├─16-指標(biāo)開發(fā)第二部分.avi
├─17-ETL處理代碼-數(shù)據(jù)傾斜版本-第一次生成sessionid.mp4
├─17-flume啟動停止腳本與數(shù)據(jù)預(yù)處理腳本.avi
├─17-kettle-hive表輸出組件.avi
├─17-kylin碎片管理自動合并策略及案例.avi
├─17-周期性事實表同步操作.avi
├─17-指標(biāo)開發(fā)第四部分.avi
├─18-ETL以及指標(biāo)計算腳本編寫.avi
├─18-ETL處理代碼-數(shù)據(jù)傾斜版本-使用累加器修復(fù)分區(qū)邊界.mp4
├─18-kettle執(zhí)行hivesql組件.avi
├─18-kylin自動保留策略以及案例.avi
├─18-其余表增量抽取.mp4
├─18-創(chuàng)建ads層指標(biāo)表存儲數(shù)據(jù).mp4
├─19-azkaban定時調(diào)度job編寫.mp4
├─19-ETL處理代碼-數(shù)據(jù)傾斜版本-邊界修復(fù)驗證.mp4
├─19-jdbc方式查詢kylin.mp4
├─19-kettle轉(zhuǎn)換組件之值映射增加序列字段選擇.avi
├─20-ETL處理代碼-數(shù)據(jù)傾斜版本-最終實現(xiàn)以及驗證.mp4
├─20-kettle流程控件-switchcase組件.avi
├─21-kettle流程控件-過濾記錄組件.avi
├─22-kettle連接組件.avi
├─23-kettle的作業(yè)介紹.avi
├─24-kettle-轉(zhuǎn)換命名參數(shù).avi
├─25-linux部署kettle.avi
├─26-pansh執(zhí)行轉(zhuǎn)換任務(wù).avi
├─27-kitchensh執(zhí)行轉(zhuǎn)換任務(wù).mp4
(2)\2、實時；目錄中文件數(shù):89個
├─01.【實時數(shù)倉-day01】課程目標(biāo).mp4
├─01.【實時數(shù)倉-day02】課程目標(biāo).mp4
├─01.【實時數(shù)倉-day03】課程目標(biāo).mp4
├─01.【實時數(shù)倉-day04】課程目標(biāo).mp4
├─01.【實時數(shù)倉-day05】課程目標(biāo).mp4
├─01.【實時數(shù)倉-day06】課程目標(biāo).mp4
├─02.【實時數(shù)倉-day01】實時計算應(yīng)用場景和技術(shù)選型.mp4
├─02.【實時數(shù)倉-day02】canal服務(wù)端的ha設(shè)置及演示.mp4
├─02.【實時數(shù)倉-day03】實時ETL-Flink程序解析Kafka中的ProtoBuf.avi
├─02.【實時數(shù)倉-day04】實時ETL-點擊流ETL-定義拉寬后的點擊流對象樣例類.avi
├─02.【實時數(shù)倉-day05】Phoenix的介紹.avi
├─02.【實時數(shù)倉-day06】Druid-jdbc操作Druid.avi
├─03.【實時數(shù)倉-day01】項目實施環(huán)境.mp4
├─03.【實時數(shù)倉-day02】canal客戶端的ha配置.mp4
├─03.【實時數(shù)倉-day03】實時ETL-維度數(shù)據(jù)的樣例類定義.avi
├─03.【實時數(shù)倉-day04】實時ETL-點擊流ETL-實時拉寬實現(xiàn)方案.avi
├─03.【實時數(shù)倉-day05】Phoenix的安裝部署.avi
├─03.【實時數(shù)倉-day06】Druid-點擊流日志指標(biāo)分析.avi
├─04.【實時數(shù)倉-day01】需求分析介紹.mp4
├─04.【實時數(shù)倉-day02】項目開發(fā)-環(huán)境初始化.mp4
├─04.【實時數(shù)倉-day03】實時ETL-維度數(shù)據(jù)的全量裝載.avi
├─04.【實時數(shù)倉-day04】實時ETL-點擊流ETL-點擊流日志轉(zhuǎn)換成對象.avi
├─04.【實時數(shù)倉-day05】Phoenix的入門案例.avi
├─04.【實時數(shù)倉-day06】Druid-訂單數(shù)指標(biāo)分析.avi
├─05.【實時數(shù)倉-day01】常見的軟件工程模型.mp4
├─05.【實時數(shù)倉-day02】項目開發(fā)-canal客戶端-環(huán)境初始化.mp4
├─05.【實時數(shù)倉-day03】實時ETL-維度數(shù)據(jù)的增量更新.avi
├─05.【實時數(shù)倉-day04】實時ETL-點擊流ETL-將點擊流對象轉(zhuǎn)換成拉寬后的點擊流對象.avi
├─05.【實時數(shù)倉-day05】Phoenix創(chuàng)建與Hbase的映射.avi
├─05.【實時數(shù)倉-day06】導(dǎo)入數(shù)據(jù)可視化項目模塊.avi
├─06.【實時數(shù)倉-day01】實施方案.mp4
├─06.【實時數(shù)倉-day02】項目開發(fā)-canal客戶端-核心代碼編寫.mp4
├─06.【實時數(shù)倉-day03】實時ETL-點擊流日志ETL引入logparsing框架介紹.avi
├─06.【實時數(shù)倉-day04】實時ETL-點擊流ETL-將拉寬后的點擊流對象寫入到kafka集群.avi
├─06.【實時數(shù)倉-day05】使用Phoenix構(gòu)建二級索引加快查詢效率.avi
├─06.【實時數(shù)倉-day06】Druid的架構(gòu)和原理-索引服務(wù)介紹.avi
├─07.【實時數(shù)倉-day01】實時數(shù)倉的整體架構(gòu).mp4
├─07.【實時數(shù)倉-day02】項目開發(fā)-canal客戶端-自定義序列化.mp4
├─07.【實時數(shù)倉-day03】實時ETL-點擊流日志ETLlogparsing官方案例介紹.avi
├─07.【實時數(shù)倉-day04】實時ETL-點擊流ETL-階段總結(jié).avi
├─07.【實時數(shù)倉-day05】Phoenix-使用訂單明細(xì)創(chuàng)建Phoenix映射表并jdbc連接Phoenix.avi
├─07.【實時數(shù)倉-day06】Druid的架構(gòu)和原理-存儲服務(wù)和查詢服務(wù)節(jié)點介紹.avi
├─08.【實時數(shù)倉-day01】canal的介紹.mp4
├─08.【實時數(shù)倉-day02】項目開發(fā)-canal客戶端-binlog的protobuf序列化實現(xiàn).avi
├─08.【實時數(shù)倉-day03】實時ETL-點擊流日志ETLlogparsing入門案例.avi
├─08.【實時數(shù)倉-day04】實時ETL-訂單ETL-訂單實時ETL業(yè)務(wù)開發(fā).avi
├─08.【實時數(shù)倉-day04】實時ETL-訂單明細(xì)ETL-訂單明細(xì)實時ETL需求分析.avi
├─08.【實時數(shù)倉-day05】Flink的程序優(yōu)化.avi
├─08.【實時數(shù)倉-day06】Druid的架構(gòu)和原理-Druid數(shù)據(jù)存儲.avi
├─09.【實時數(shù)倉-day01】canal的安裝部署.mp4
├─09.【實時數(shù)倉-day02】項目開發(fā)-canal客戶端-將binlog日志使用protobuf序列化后寫入kafka集群.avi
├─09.【實時數(shù)倉-day03】實時ETL-點擊流日志ETLlogparsing框架應(yīng)用到點擊流日志樣例類中.avi
├─09.【實時數(shù)倉-day04】實時ETL-訂單明細(xì)ETL-訂單明細(xì)樣例類定義.avi
├─09.【實時數(shù)倉-day05】Druid的介紹.avi
├─09.【實時數(shù)倉-day06】superset的介紹.avi
├─10.【實時數(shù)倉-day01】canal的客戶端代碼編寫.mp4
├─10.【實時數(shù)倉-day02】項目開發(fā)-實時ETL-環(huán)境初始化.avi
├─10.【實時數(shù)倉-day04】實時ETL-訂單明細(xì)ETL-訂單明細(xì)異步請求關(guān)聯(lián)維度表數(shù)據(jù).avi
├─10.【實時數(shù)倉-day05】Druid的安裝和部署.avi
├─10.【實時數(shù)倉-day06】superset的安裝部署.avi
├─11.【實時數(shù)倉-day01】canal的客戶端測試.mp4
├─11.【實時數(shù)倉-day02】項目開發(fā)-實時ETL-Flink流式計算程序的初始化.avi
├─11.【實時數(shù)倉-day04】實時ETL-訂單明細(xì)ETL-異步IO的原理.avi
├─11.【實時數(shù)倉-day05】Druid-Druid的入門案例.avi
├─11.【實時數(shù)倉-day06】superset的入門案例.avi
├─12.【實時數(shù)倉-day01】potobuf數(shù)據(jù)格式化的引入.mp4
├─12.【實時數(shù)倉-day02】項目開發(fā)-實時ETL-根據(jù)數(shù)據(jù)來源封裝ETL基類.mp4
├─12.【實時數(shù)倉-day04】實時ETL-訂單明細(xì)ETL-將訂單明細(xì)數(shù)據(jù)寫入到kafka集群.avi
├─12.【實時數(shù)倉-day05】Druid-Druid的攝取本地文件案例.avi
├─12.【實時數(shù)倉-day06】Mysql訂單分析案例.avi
├─13.【實時數(shù)倉-day01】protobuf的介紹及環(huán)境初始化.mp4
├─13.【實時數(shù)倉-day04】實時ETL-訂單明細(xì)ETL-訂單明細(xì)實時ETL到hbase并測試.avi
├─13.【實時數(shù)倉-day05】Druid-Druid的攝取HDFS文件案例.avi
├─13.【實時數(shù)倉-day06】superset的權(quán)限介紹.avi
├─14.【實時數(shù)倉-day01】protobuf的使用.mp4
├─14.【實時數(shù)倉-day04】實時ETL-商品數(shù)據(jù)ETL-商品表數(shù)據(jù)實時拉寬寫入到kafka集群.avi
├─14.【實時數(shù)倉-day05】Druid-Druid的攝取Kafka流式數(shù)據(jù)案例.avi
├─14.【實時數(shù)倉-day06】superset的自定義角色.mp4
├─15.【實時數(shù)倉-day01】protobuf整合canalClient.mp4
├─15.【實時數(shù)倉-day04】實時ETL-購物車數(shù)據(jù)ETL-購物車數(shù)據(jù)實時拉寬寫入到kafka集群.avi
├─15.【實時數(shù)倉-day05】Druid-Druid的攝取配置文件格式說明.avi
├─16.【實時數(shù)倉-day01】mysql的主備原理.mp4
├─16.【實時數(shù)倉-day04】實時ETL-評論數(shù)據(jù)ETL-評論數(shù)據(jù)實時拉寬寫入到kafka集群.avi
├─16.【實時數(shù)倉-day05】Druid-Druid的數(shù)據(jù)查詢.mp4
├─17.【實時數(shù)倉-day01】canal的工作原理及架構(gòu).mp4
├─17.【實時數(shù)倉-day04】實時ETL-導(dǎo)入數(shù)據(jù)模擬生成器.mp4
├─18.【實數(shù)數(shù)倉-day01】canal的工作原理-客戶端和服務(wù)端交互協(xié)議以及組件介紹.mp4
├─19.【實時數(shù)倉-day01】canal的工作原理EventStore.mp4
├─20.【實時數(shù)倉-day01】canal的工作原理Eventparser.mp4
