项目概览与核心价值
【免费下载链接】data-warehouse-learning【2024最新版】 大数据 数据分析 电商系统 实时数仓 离线数仓 建设方案及实战代码，涉及组件 flink、paimon、doris、seatunnel、dolphinscheduler、datart、dinky、hudi、iceberg。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/data-warehouse-learning
本项目是一个完整的电商数据仓库解决方案，同时支持实时数据处理和离线批处理，为业务分析提供全方位的数据支撑。通过Flink、Doris、Paimon、Hudi和Iceberg等主流技术栈，帮助企业快速构建高效、可靠的数据仓库系统。
快速上手指南
环境准备
- Java 8或更高版本
- Maven 3.6+
- MySQL 5.7+
- Kafka 2.8+
- Hadoop 3.2+
数据生成流程
使用项目提供的Java代码生成示例电商数据，包括用户行为日志和业务交易数据。这些数据将作为后续数据处理的源头。
数据采集架构
项目采用双引擎数据采集策略，既支持实时流处理，也兼容传统批处理模式。
实战应用场景
实时用户行为分析
通过Flink实时处理用户点击、浏览等行为数据，构建用户画像和实时推荐系统。
离线业务报表生成
基于Doris强大的SQL分析能力，生成各类业务指标报表，支持管理决策。
技术生态详解
Flink实时计算引擎
Flink在项目中承担实时数据处理的核心角色，支持毫秒级延迟的数据处理。
SeaTunnel数据同步工具
SeaTunnel负责从业务系统抽取数据，并进行必要的清洗和转换。
四级数据分层架构
项目采用标准的数据仓库分层设计，从原始数据到应用服务的完整流程：
ODS层- 操作数据存储层，存储从业务系统同步的原始数据。
DWD层- 数据仓库明细层，对原始数据进行清洗和标准化处理。
DIM层- 维度表层，管理业务分析所需的各类维度数据。
DWS层- 数据仓库汇总层，基于明细数据进行多维度聚合。
ADS层- 应用数据服务层，为前端应用提供可直接使用的数据服务。
核心优势
- 开箱即用- 提供完整的代码和配置，无需从零开发
- 多技术栈- 支持Doris、Paimon、Hudi、Iceberg等多种存储方案
- 实时离线一体- 同时满足实时分析和历史数据查询需求
- 企业级标准- 采用成熟的数据仓库分层架构
通过本项目的学习，您可以快速掌握企业级数据仓库的设计思路和实现方法，为实际工作提供有力支撑。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
