本书按照需求规划、需求实现、需求可视化的流程进行编排，遵循项目开发的实际流程，全面介绍了数据仓库的搭建过程。在整个数据仓库的搭建过程中，本书介绍了主要组件的安装部署过程、需求实现的具体思路、部分问题的解决方案等，并在其中穿插了许多与大数据和数据仓库相关的理论知识，包括大数据概论、数据仓库概论、电商业务概述、数据仓库理论准备、数据仓库建模等。本书从逻辑上可以分为三部分：第一部分是大数据与数据仓库概论及项目需求描述，主要介绍了数据仓库的概念、应用场景和搭建需求；第二部分是项目部署的环境准备，介绍了如何从零开始搭建一个完整的数据仓库环境；第三部分是需求模块实现，针对不同需求分模块进行实现，是本书的重点部分。本书适合具有一定的编程基础并对大数据感兴趣的读者阅读。通过阅读本书，读者可以快速了解数据仓库，全面掌握数据仓库的相关技术。

Spark大数据技术还在如火如荼地发展，Spark中国峰会的召开，各地meetup的火爆举行，开源软件Spark也因此水涨船高，很多公司已经将Spark大范围落地并且应用。Spark使用者的需求已经从最初的部署安装、运行实例，到现在越来越需要通过Spark构建丰富的数据分析应用。写一本Spark实用案例类的技术书籍，是一个持续了很久的想法。由于工作较为紧张，最初只是将参与或学习过的Spark相关案例进行总结，但是随着时间的推移，最终还是打算将其中通用的算法、系统架构以及应用场景抽象出来，并进行适当简化，也算是一种总结和分享。

本书作为Flink的入门书，从Flink核心编程语言Scala讲起，涵盖当前Flink主流的开发组件。以实操为主，深入讲解每一个操作步骤，包括DataSetAPI离线数据处理、FlinkSQL快速结构化数据处理、DataStream实时数据处理，同时包括案例讲解、源码剖析、常用Shell命令和ScalaAPI详解。即使没有任何Flink基础的读者也可以对照书中的步骤成功搭建属于自己的Flink集群，是一本真正的实操指南书籍。本书可作为大数据开发人员的随身手册，也可作为Flink新手入门的指导书籍，以及大数据从业者的参考用书。

本书作为Spark的入门书，从Spark核心编程语言Scala讲起，涵盖当前Spark主流的开发组件。以实操为主，深入讲解每一个操作步骤，包括Spark RDD离线数据处理、Spark SQL快速结构化数据处理、Spark Streaming实时数据处理，同时包括案例讲解、源码剖析、常用Shell命令和Java API详解。即使没有任何Spark基础的读者也可以对照书中的步骤成功搭建属于自己的Spark集群，是一本真正的实操指南书籍。本书可作为大数据开发人员的随身手册，也可作为Spark新手入门的指导书籍，以及大数据从业者的参考用书。

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本书从需求规划、需求实现到可视化展示等，遵循项目开发的主要流程，全景介绍了在线教育行业离线数据仓库的搭建过程。在整个数据仓库的搭建过程中，介绍了主要组件的安装部署、需求实现的具体思路、问题的解决方案等，并在其中穿插了许多大数据和数据仓库相关的理论知识，包括数据仓库的概念介绍、在线教育业务概述、数据仓库理论介绍和数据仓库建模等。本书的第1章至第3章是项目前期准备阶段，主要为读者介绍了数据仓库的概念、应用场景和搭建需求等，并初步搭建了数据仓库项目所需的基本环境；第4章至第6章是数据仓库搭建的核心部分，详细讲解了数据仓库建模理论和数据从采集到分层搭建的全过程；第7章和第8章介绍了全流程调度和指标可视化。本书适合具有一定编程基础的读者学习。通过阅读本书，读者可以快速地了解数据仓库，全面掌握数据仓库的相关技术。

本书从需求规划、需求实现到可视化展示等，遵循项目开发的主要流程，全景介绍了电商行业Flink实时数据仓库的搭建过程。在整个项目的搭建过程中，介绍了主要组件的安装部署、需求实现的具体思路、问题的解决方案等，并穿插了大数据和数据仓库相关的理论知识，包括数据仓库的概念介绍、电商业务概述、数据仓库理论介绍和数据仓库建模等。最核心的内容是代码中对Flink的灵活应用，为读者展示了Flink处理数据的多种可能性。本书最后还详细讲解了项目的性能调优技巧和实战案例，帮助读者掌握更多的实战经验。 本书适合具有一定编程基础的读者学习或作为参考资料，通过本书，可以使你快速了解实时数据仓库，全面掌握实时数据仓库的相关技术。

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