Spark+ClickHouse企业级数据仓库教程

随着互联网技术的迅猛发展，全球企业正经历着深刻的转型。企业利用互联网广泛覆盖的特性，扩展其产品和服务推广能力。然而，随着客户期望不断提高，他们需要即时访问各类信息，并不断比较各企业及其竞争对手的情况。在这个信息时代，谁能在适当的时间、以适当的价格、提供适当的产品，谁就能取得市场的胜利。因此，对于企业而言，在保持竞争优势、提高效率和保持客户满意度的同时，如何继续保持市场竞争力至关重要。有远见的企业认识到，只有构建能够迅速响应客户需求的公司，才能够实现多方面的收益增长，包括增加收入、吸引新客户、提高客户满意度、增强客户忠诚度及公司效益的提升。

详细介绍了建立企业级数据仓库的基本步骤和高级技巧，重点讨论了ETL在数据仓库构建中的关键作用。通过分析、设计和建模，提供了解决方案和实用的技巧，特别是在数据仓库模型设计和ETL处理方面。

利用 Access 导入和导出数据，包括导入 dBase、文本和数据库服务器文件，以及导出到 Excel、Access 和文本格式。

企业数据仓库是一个集成和存储企业各种数据的系统，用于支持决策制定和业务分析。它能够整合来自多个源头的数据，提供统一的数据视图和分析能力，帮助企业管理者更好地理解和利用数据资产。数据仓库的建设优化数据管理流程，提升信息利用效率。

支持事务与ACID，Mycat是一款强化版数据库，被视为企业级MySQL集群替代方案。此次合作标志着Mycat开源社区与企业合作模式创新的重要进展。

本书聚焦 Spark 在企业级大数据应用中的实践经验，深入浅出地讲解了 Spark 的核心概念、架构原理和应用技巧。本分卷作为系列的第一部分，将重点介绍 Spark 的基础知识、编程模型以及在数据处理和分析方面的应用案例。

《大数据Spark企业级实战》详解了企业级Spark开发所需的技能，涵盖Spark架构、集群搭建、内核解析、SQL、MLLib、GraphX、Streaming、Tachyon、SparkR、多语言编程、问题及调优等。通过结合源码，本书深入解析了Spark内核和四大子框架，并提供了Scala快速入门实战内容。掌握本书内容后，读者将具备胜任大多数企业级Spark开发所需的知识。本书从实战出发，帮助读者从零起步学习Spark企业级开发所需的全部核心内容。

最新升级版19章课程中，增加了Flink CDC的内容，覆盖Flink 1.12与ClickHouse 21.4.5.46的最新版本。Flink作为高薪大数据工程师必备技能，正迅速成为企业级大数据实时分析的首选工具。本课程从原理出发，通过案例驱动方式，系统讲解Flink开发的各个方面，同时引入ClickHouse作为热门OLAP引擎，帮助学习者构建完整的大数据实时分析应用。学习者将通过六大核心模块深入理解Flink，从而快速掌握并应用于实际项目中。

专为大规模数据处理设计 开源并行计算框架 继承Hadoop MapReduce优点 中间结果保存在内存，避免重复读写 适用于数据挖掘、机器学习等需要迭代的算法