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精品推荐-湖仓一体电商数据分析平台实践教程合集（视频教程+设计文档+完整项目代码）

news 来源：原创 2025/5/10 17:19:50

精品推荐，湖仓一体电商数据分析平台实践教程合集，包含视频教程、设计文档及完整项目代码等资料，供大家学习。

1、项目背景介绍及项目架构
2、项目使用技术版本及组件搭建
3、项目数据种类与采集
4、实时业务统计指标分析一——ODS分层设计与数据处理
5、实时业务统计指标分析一——DIM分层设计与数据处理
6、实时业务统计指标分析一——DWD层设计与数据处理
7、实时业务统计指标分析一——DWS层设计与数据处理
8、实时业务统计指标分析一——DM层设计与数据处理
9、实时业务统计指标分析一——数据可视化
10、实时业务统计指标分析一——全流程运行
11、实时业务统计指标分析二——业务分析与业务分层设计
12、实时业务统计指标分析二——ODS层设计与数据处理
13、实时业务统计指标分析二——DIM层设计与数据处理
14、实时业务统计指标分析二——DWD层设计与数据处理
15、实时业务统计指标分析二——DWS层设计与数据处理
16、实时业务统计指标分析二——DM层设计与全流程运行
17、离线业务统计指标及小文件优化

1. 项目背景介绍及项目架构

电商行业发展迅速，数据量呈现出爆发式增长，传统数据仓库难以应对海量、多类型数据的存储与分析需求。湖仓一体架构应运而生，它结合了数据湖和数据仓库的优点，既能存储海量原始数据，又能进行高效的数据分析。
该项目架构通常包括数据源层、数据采集层、数据处理层、数据服务层和数据应用层等。数据源层涵盖业务数据库、日志文件等；数据采集层利用 Flume、Kafka 等工具进行数据收集；数据处理层包含 ODS、DIM、DWD、DWS、DM 等分层，对数据进行清洗、转换、聚合等操作；数据服务层通过 API 等方式为上层应用提供数据服务；数据应用层则实现数据可视化、报表展示等功能。

2. 项目使用技术版本及组件搭建

技术版本 ：Hadoop 版本如 Hadoop 3.x，Hive 版本如 Hive 3.x，Flink 版本如 Flink 1.1x 等。
组件搭建 ：搭建 Hadoop 集群作为底层存储和计算基础；安装配置 Hive，利用其数据仓库功能进行数据管理和分析；部署 Flink 实现实时数据处理和流式计算；搭建 Kafka 集群用于消息传递和数据解耦；配置 ZooKeeper 实现分布式协调服务等。

3. 项目数据种类与采集

数据种类 ：包括结构化数据如订单表、用户信息表等，存储在关系型数据库中；半结构化数据如日志文件，包含用户行为信息等；以及非结构化数据如图片、文本等。
数据采集 ：对于结构化数据，可通过数据库连接工具如 JDBC 等进行定时抽取或实时同步；对于日志文件，使用 Flume 或 Kafka 进行实时采集；对于非结构化数据，可借助 HDFS 的存储接口进行上传和管理。

4-16. 实时业务统计指标分析

ODS 分层设计与数据处理 ：ODS 层主要进行数据的原始采集和初步存储。通过 Flink 从 Kafka 等消息队列中读取实时数据，对数据进行简单的清洗和格式转换，去除无效数据和噪声数据，然后存储到 Iceberg 等存储格式中，以便后续处理。
DIM 分层设计与数据处理 ：DIM 层负责存储维度数据，如用户维度、商品维度、时间维度等。对维度数据进行清洗、去重、关联等操作，并将其存储到 Phoenix 等存储引擎中，以支持快速查询和维度关联分析。
DWD 分层设计与数据处理 ：DWD 层基于 ODS 层的数据，进行细粒度的数据清洗和转换，按照业务主题对数据进行划分，如用户行为主题、订单主题等，形成规范的数据结构，为上层的数据分析和汇总提供基础。
DWS 分层设计与数据处理 ：DWS 层在 DWD 层的基础上进行数据聚合和汇总，生成宽表，减少数据冗余，提高查询效率。根据业务需求，按照不同的业务维度和指标进行数据聚合，形成主题数据集市，为 DM 层提供数据支持。
DM 层设计与数据处理 ：DM 层主要是根据业务需求构建数据模型，进行数据分析和挖掘。通过 SQL 查询和数据分析工具，对 DWS 层的数据进行进一步的加工和处理，生成各种业务指标和报表，为业务决策提供支持。
数据可视化 ：使用数据可视化工具如 Superset、Grafana 等连接 DM 层的数据模型，通过图表、报表等形式直观地展示实时业务统计指标，如用户活跃度、订单量趋势、商品销售排行等，帮助业务人员及时了解业务动态。
全流程运行 ：对实时业务统计指标分析的整个流程进行测试和优化，确保数据从采集到展示的各个环节能够高效、准确地运行。监测和优化数据处理性能，处理可能出现的数据延迟、数据丢失等问题。

17. 离线业务统计指标及小文件优化

离线业务统计指标 ：对一些不需要实时更新的业务数据进行离线分析，如每日销售数据统计、用户画像构建等。通过定时调度的方式，利用 Hive 等工具对海量数据进行批量处理和分析，生成离线报表和数据模型，为业务决策提供参考依据。
小文件优化 ：在离线数据处理过程中，可能会产生大量小文件，影响数据处理效率和存储性能。采用文件合并策略，如在数据写入时进行合并、使用 HDFS 的小文件优化工具等，减少小文件数量，提高数据处理的整体性能。

1. 项目背景介绍及项目架构

2. 项目使用技术版本及组件搭建

3. 项目数据种类与采集

4-16. 实时业务统计指标分析

17. 离线业务统计指标及小文件优化

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