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湖倉一體架構(gòu)和落地培訓

劉老師

某知名咨詢公司 云平臺系統(tǒng)架構(gòu)師

畢業(yè)于?連理??學
簡介:
精通開源的?數(shù)據(jù)?態(tài)技術(shù)和架構(gòu),Hadoop、Hive、Hbase、 Spark、Flink等開源技術(shù)棧。
有10年左右基于?數(shù)據(jù)解決?案平臺、數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)中臺、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)分析和挖掘的?型數(shù)據(jù)湖和數(shù)
據(jù)中臺項?架構(gòu)實施經(jīng)驗,
?前任職國內(nèi)知名咨詢公司,先后服務于北京?學軟件研究所、阿?巴巴、Teradata,實施過基于開源?數(shù)據(jù)技術(shù)
棧的數(shù)據(jù)湖解決?案和實施、湖倉?體架構(gòu)咨詢和實施、數(shù)據(jù)中臺的咨詢和設施
最近主要項?介紹:
某移動?數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)設計和設施 (Hadoop、Spark)
四??之?的數(shù)據(jù)湖咨詢和實施
某?型商業(yè)銀?數(shù)據(jù)中臺咨詢
某銀?基于開源?數(shù)據(jù)技術(shù)棧數(shù)據(jù)中臺的咨詢和實施
某航空公司數(shù)據(jù)平臺流批?體解決?案和實施
特長:
在?數(shù)據(jù)架構(gòu)、開發(fā)、運維和優(yōu)化、數(shù)據(jù)集成、 數(shù)據(jù)湖(Data Lake)、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)挖掘/機器學習、數(shù)據(jù)
中臺等??有豐富經(jīng) 驗。

畢業(yè)于?連理??學 簡介: 精通開源的?數(shù)據(jù)?態(tài)技術(shù)和架構(gòu),Hadoop、Hive、Hbase、 Spark、Flink等開源技術(shù)棧。 有10年左右基于?數(shù)據(jù)解決?案平臺、數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)中臺、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)分析和挖掘的?型數(shù)據(jù)湖和數(shù) 據(jù)中臺項?架構(gòu)實施經(jīng)驗, ?前任職國內(nèi)知名咨詢公司,先后服務于北京?學軟件研究所、阿?巴巴、Teradata,實施過基于開源?數(shù)據(jù)技術(shù) 棧的數(shù)據(jù)湖解決?案和實施、湖倉?體架構(gòu)咨詢和實施、數(shù)據(jù)中臺的咨詢和設施 最近主要項?介紹: 某移動?數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)設計和設施 (Hadoop、Spark) 四??之?的數(shù)據(jù)湖咨詢和實施 某?型商業(yè)銀?數(shù)據(jù)中臺咨詢 某銀?基于開源?數(shù)據(jù)技術(shù)棧數(shù)據(jù)中臺的咨詢和實施 某航空公司數(shù)據(jù)平臺流批?體解決?案和實施 特長: 在?數(shù)據(jù)架構(gòu)、開發(fā)、運維和優(yōu)化、數(shù)據(jù)集成、 數(shù)據(jù)湖(Data Lake)、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)挖掘/機器學習、數(shù)據(jù) 中臺等??有豐富經(jīng) 驗。

課程費用

6800.00 /人

課程時長

2

成為教練

課程簡介

課程將詳細介紹數(shù)據(jù)架構(gòu)的發(fā)展、典型數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)、湖倉一體數(shù)據(jù)架構(gòu)及其工具。重點講解Hudi技術(shù)在湖倉一體架構(gòu)中的應用,并通過Flink+Hudi構(gòu)建湖倉一體數(shù)據(jù)平臺的案例分享,加深理解。此外,還將通過實戰(zhàn)案例,探討湖倉一體數(shù)據(jù)底座的構(gòu)建方法,包括數(shù)據(jù)域劃分、指標體系構(gòu)建等。本課程適合大數(shù)據(jù)架構(gòu)師、數(shù)據(jù)工程師等角色,旨在提升學員在湖倉一體架構(gòu)設計和落地方面的能力。

目標收益

培訓對象

課程大綱

數(shù)據(jù)架構(gòu)的發(fā)展 離線數(shù)倉解決方案
實時數(shù)倉數(shù)倉解決方案
新一代數(shù)倉---數(shù)據(jù)中臺概念及架構(gòu)
湖倉一體數(shù)據(jù)架構(gòu)解決方案
實時OLAP數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)方案
基于Flink構(gòu)建實時數(shù)據(jù)平臺的解決方案
基于Flink構(gòu)建湖倉一體數(shù)據(jù)平臺的解決方案
數(shù)據(jù)架構(gòu)設計架構(gòu) 數(shù)據(jù)倉庫典型架構(gòu)介紹
—ODS層
—DW層
—DM層
數(shù)據(jù)安全控制
ETL任務調(diào)度
湖倉一體數(shù)據(jù)架構(gòu) 數(shù)據(jù)接入大數(shù)據(jù)平臺
—離線數(shù)據(jù)接入
—實時的數(shù)據(jù)接入
數(shù)據(jù)處理過程
—數(shù)據(jù)的ETL
—數(shù)據(jù)分層(ODS、DW和DM等)
—數(shù)據(jù)建模
—數(shù)據(jù)校驗
數(shù)據(jù)應用
—數(shù)據(jù)離線應用
—數(shù)據(jù)實時應用
—數(shù)據(jù)實驗室
—數(shù)據(jù)展示工具(BI工具)
湖倉一體工具介紹 數(shù)據(jù)湖工具介紹
常見的數(shù)據(jù)湖技術(shù)
開源架構(gòu)Hudi技術(shù)介紹和應用場景
開源架構(gòu)Iceberg技術(shù)介紹和應用場景
開源架構(gòu)Delta Lake技術(shù)介紹和應用場景
hudi、Iceberg和Delta Lake的比較
Hudi 在業(yè)內(nèi)的使用案例介紹
Flink+hudi構(gòu)建湖倉一體技術(shù)介紹 數(shù)據(jù)湖以及Hudi數(shù)據(jù)湖概述
Hudi數(shù)據(jù)湖插入數(shù)據(jù)
Hudi數(shù)據(jù)湖之更新數(shù)據(jù)
Hudi數(shù)據(jù)湖查詢數(shù)據(jù)
Hudi增量數(shù)據(jù)查詢
Hudi表格式介紹
Hudi表索引介紹
Hudi數(shù)據(jù)湖COW表引擎
Hudi數(shù)據(jù)湖MOR表引擎
Hudi Timeline詳解
Hudi數(shù)據(jù)湖之flink實時數(shù)據(jù)分析服務構(gòu)建
實戰(zhàn):
Flink+Hudi構(gòu)建湖倉一體數(shù)據(jù)平臺的案例分享
案例實戰(zhàn):湖倉一體數(shù)據(jù)底座實戰(zhàn) 數(shù)據(jù)域劃分方法論介紹
主題域劃分
指標體系構(gòu)建
–業(yè)務需求梳理方法
–指標和維度梳理
–選擇業(yè)務過程
–聲明粒度
–確定維度
–確定事實
–指標和維度一致性矩陣
建模規(guī)范介紹
數(shù)據(jù)架構(gòu)解決的問題
數(shù)據(jù)分層的好處
數(shù)據(jù)倉庫分層模型介紹(OneData)
明細模型
-ODS
-DWD
匯總模型
-DWS
-ADS
數(shù)據(jù)分層核心原則—公共數(shù)據(jù)下沉介紹
指標數(shù)據(jù)規(guī)范定義
事實表和維度表識別
數(shù)據(jù)一致性解決方案
- 指標一致性
- 維度一致性
- 事實一致性
OneID梳理流程和生成規(guī)則案例介紹
建模生命周期
數(shù)據(jù)倉庫OneModel設計規(guī)范
存儲規(guī)范
時間維度規(guī)范
ODS、DWD、DWS、ADS層規(guī)范
數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換規(guī)范
視圖、臨時表規(guī)范
數(shù)據(jù)架構(gòu)的發(fā)展
離線數(shù)倉解決方案
實時數(shù)倉數(shù)倉解決方案
新一代數(shù)倉---數(shù)據(jù)中臺概念及架構(gòu)
湖倉一體數(shù)據(jù)架構(gòu)解決方案
實時OLAP數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)方案
基于Flink構(gòu)建實時數(shù)據(jù)平臺的解決方案
基于Flink構(gòu)建湖倉一體數(shù)據(jù)平臺的解決方案
數(shù)據(jù)架構(gòu)設計架構(gòu)
數(shù)據(jù)倉庫典型架構(gòu)介紹
—ODS層
—DW層
—DM層
數(shù)據(jù)安全控制
ETL任務調(diào)度
湖倉一體數(shù)據(jù)架構(gòu)
數(shù)據(jù)接入大數(shù)據(jù)平臺
—離線數(shù)據(jù)接入
—實時的數(shù)據(jù)接入
數(shù)據(jù)處理過程
—數(shù)據(jù)的ETL
—數(shù)據(jù)分層(ODS、DW和DM等)
—數(shù)據(jù)建模
—數(shù)據(jù)校驗
數(shù)據(jù)應用
—數(shù)據(jù)離線應用
—數(shù)據(jù)實時應用
—數(shù)據(jù)實驗室
—數(shù)據(jù)展示工具(BI工具)
湖倉一體工具介紹
數(shù)據(jù)湖工具介紹
常見的數(shù)據(jù)湖技術(shù)
開源架構(gòu)Hudi技術(shù)介紹和應用場景
開源架構(gòu)Iceberg技術(shù)介紹和應用場景
開源架構(gòu)Delta Lake技術(shù)介紹和應用場景
hudi、Iceberg和Delta Lake的比較
Hudi 在業(yè)內(nèi)的使用案例介紹
Flink+hudi構(gòu)建湖倉一體技術(shù)介紹
數(shù)據(jù)湖以及Hudi數(shù)據(jù)湖概述
Hudi數(shù)據(jù)湖插入數(shù)據(jù)
Hudi數(shù)據(jù)湖之更新數(shù)據(jù)
Hudi數(shù)據(jù)湖查詢數(shù)據(jù)
Hudi增量數(shù)據(jù)查詢
Hudi表格式介紹
Hudi表索引介紹
Hudi數(shù)據(jù)湖COW表引擎
Hudi數(shù)據(jù)湖MOR表引擎
Hudi Timeline詳解
Hudi數(shù)據(jù)湖之flink實時數(shù)據(jù)分析服務構(gòu)建
實戰(zhàn):
Flink+Hudi構(gòu)建湖倉一體數(shù)據(jù)平臺的案例分享
案例實戰(zhàn):湖倉一體數(shù)據(jù)底座實戰(zhàn)
數(shù)據(jù)域劃分方法論介紹
主題域劃分
指標體系構(gòu)建
–業(yè)務需求梳理方法
–指標和維度梳理
–選擇業(yè)務過程
–聲明粒度
–確定維度
–確定事實
–指標和維度一致性矩陣
建模規(guī)范介紹
數(shù)據(jù)架構(gòu)解決的問題
數(shù)據(jù)分層的好處
數(shù)據(jù)倉庫分層模型介紹(OneData)
明細模型
-ODS
-DWD
匯總模型
-DWS
-ADS
數(shù)據(jù)分層核心原則—公共數(shù)據(jù)下沉介紹
指標數(shù)據(jù)規(guī)范定義
事實表和維度表識別
數(shù)據(jù)一致性解決方案
- 指標一致性
- 維度一致性
- 事實一致性
OneID梳理流程和生成規(guī)則案例介紹
建模生命周期
數(shù)據(jù)倉庫OneModel設計規(guī)范
存儲規(guī)范
時間維度規(guī)范
ODS、DWD、DWS、ADS層規(guī)范
數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換規(guī)范
視圖、臨時表規(guī)范

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